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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于虚假评论检测优化的电商推荐方法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：CN119887333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411984414.2，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于虚假评论检测优化的电商推荐方法是由段思睿;刘婉婉;王蓉;肖云鹏;李暾设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于虚假评论检测优化的电商推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电商推荐系统领域，特别涉及一种基于虚假评论检测优化的电商推荐方法，包括获取用户行为数据、用户评论数据、用户‑商品交互数据；构建情感‑行为向量化模型、情感‑行为匹配性检测模型、基于用户可信度的序列图神经网络推荐模型；根据用户行为数据、用户评论数据、用户‑商品交互数据与各模型得到弱化虚假评论后的推荐列表。本发明通过量化用户情感与行为的匹配程度，并将其作为用户可信度的指标，增大可信度高的用户行为对推荐结果的影响，进而有效弱化虚假评论数据的影响，提升电商平台推荐系统的精确性。

本发明授权一种基于虚假评论检测优化的电商推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于虚假评论检测优化的电商推荐方法，其特征在于，模型对数据的处理包括： S1、获取电商平台的用户行为数据、用户评论数据以及用户-商品交互数据； S2、构建情感-行为向量化模型；将用户行为数据与用户评论数据输入到情感-行为向量化模型中，得到行为向量与情感向量； S3、构建情感-行为匹配性检测模型；将行为向量与特征向量输入到训练后的情感-行为匹配性检测模型中，得到情感向量和行为向量之间的匹配程度W； S4、构建基于用户可信度的序列图神经网络推荐模型；将用户行为数据与用户评论数据输入到序列图神经网络推荐模型中，计算用户活跃度UAI，将W和UAI结合得到用户可信度量化指标T；根据T预测用户偏好，得到弱化虚假评论后的商品推荐列表； 基于用户可信度的序列图神经网络推荐模型对数据的处理包括： S41、根据用户行为数据与用户评论数据计算用户活跃度UAI，根据UAI与W计算用户可信度T； S42、根据T和用户-商品交互数据构建邻接矩阵，用于表示用户-物品之间的交互关系； S43、对进行图卷积操作,得到更新后的嵌入向量； S44、计算嵌入向量之间的相似度，得到用户对物品的偏好分数； S45、根据生成弱化虚假评论后的推荐列表； S5、根据商品推荐列表为用户推荐商品。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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