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龙图腾网获悉北京海上升科技有限公司申请的专利基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116739704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310673381.9，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法及系统是由黄建浩设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法及系统，涉及数据处理技术领域。该方法包括：提取用户语音信号和包含用户人脸的视频信号；截取任意一段视频信号作为待检测视频，对用户身份进行识别校验，若校验结果为用户身份与用户账号一致，则对用户语音信号进行识别，以得到语音识别结果；利用对视频信号中每一帧图像进行专注度检测，以得到多个专注度检测结果；根据语音识别结果和多个专注度检测结果确定并记录用户兴趣度高的商品，并在电商平台系统中提取相关商品，形成商品推荐集，并推荐给对应用户。本发明结合多种模型，实现精准的用户身份识别校验、语音识别及专注度检测，进而实现精准有效的商品推荐。

本发明授权基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 当用户利用对应的用户账号及密码登录电商平台系统后，基于音视频提取设备提取用户语音信号和包含用户人脸的视频信号； 截取任意一段视频信号作为待检测视频，利用基于视频帧优选的多维度图像编码匹配式身份校验模型，对用户身份进行识别校验，生成校验结果； 若校验结果为用户身份与用户账号一致，则利用基于语音去噪及多识别模块联合应用的端到端语音识别模型，对用户语音信号进行识别，以得到语音识别结果； 利用基于分类置信度分析的自适应消耗式专注度检测模型，对视频信号中每一帧图像进行专注度检测，以得到多个专注度检测结果；包括以下步骤：选取若干专注度高的人脸图像作为正样本，选取若干专注度低的人员图像作为负样本；选取部分正样本和部分负样本对SVM模型进行训练，以得到基于SVM模型的专注度检测模型；利用所有正样本和所有负样本对卷积神经网络进行训练，以得到基于卷积神经网络的专注度检测模型；针对任意一帧图像，进行多尺度重建，以得到多个尺度的图像；利用基于SVM模型的专注度检测模型对多个尺度的图像进行检测，以得到多个检测结果；若多个检测结果一致，则输出最终的专注度检测结果；反之，则利用基于卷积神经网络的专注度检测模型对该图像进行检测，以得到最终的专注度检测结果； 根据语音识别结果和多个专注度检测结果确定并记录用户兴趣度高的商品，并在电商平台系统中提取相关商品，形成商品推荐集，并推荐给对应用户；在上述语音识别和专注度检测任意一个步骤中得到用户对此时所观看商品的兴趣度高的结果，直接将用户观看的商品进行记录，并将同类别及其他高度相关类别的商品推荐给用户观看； 其中：所述利用基于视频帧优选的多维度图像编码匹配式身份校验模型，对用户身份进行识别校验的方法包括以下步骤： 利用峰值信噪比检测模型对待检测视频中的每一帧图像进行检测，以选取多幅优质帧图像； 利用高维度自编码器分别对各幅优质帧图像和预置的模板人脸图像进行高维度编码，并计算各幅优质帧图像与模板人脸图像之间的相似度，以得到多个高维度相似度结果； 利用低维度自编码器分别对各幅优质帧图像和预置的模板人脸图像进行低维度编码，并计算各幅优质帧图像与模板人脸图像之间的相似度，以得到多个低维度相似度结果； 若所有高维度相似度结果和低维度相似度结果均高于预置的相似度阈值，则认定用户身份与用户账号一致； 所述利用基于语音去噪及多识别模块联合应用的端到端语音识别模型，对用户语音信号进行识别的方法包括以下步骤： 将采用不同语音识别算法的多个语音识别网络模块进行并联，并在多个语音识别网络模块的前端共同连接一个语音去噪网络模块，在多个语音识别网络模块的后端共同连接一个语音识别结果比对模块，以组成端到端的语音识别模型；通过端到端的语音识别模型对用户语音信号进行识别； 所述通过端到端的语音识别模型对用户语音信号进行识别的方法包括以下步骤： 将用户语音信号输入至语音去噪网络模块进行去噪处理，以得到去噪语音信号；将去噪语音信号分别输入至多个语音识别网络模块进行语音识别，以得到多个识别结果；将多个识别结果输入至语音识别结果比对模块进行比对分析，若多个识别结果一致，则输出最终的语音识别结果。

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