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龙图腾网获悉烟台五付网络科技有限公司申请的专利一种基于大数据的在线电子商务推荐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：CN120598629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510687168.2，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于大数据的在线电子商务推荐系统是由高军设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的在线电子商务推荐系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的在线电子商务推荐系统，包括数据采集与预处理层、系统支撑层、稀疏性优化核心模块、实时性增强核心模块以及协同优化与推理层，数据采集与预处理层与系统支撑层、稀疏性优化核心模块以及实时性增强核心模块相连接，稀疏性优化核心模块和协同优化与推理层以及实时性增强核心模块相连接，系统支撑层和实时性增强核心模块以及协同优化与推理层相连接。本发明通过动态图网络与流式处理的深度耦合，实现了稀疏数据和实时响应的联合优化，使得能够快速应对用户兴趣变化，从而能够为用户推荐最优的商品，满足使用需求。

本发明授权一种基于大数据的在线电子商务推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的在线电子商务推荐系统，其特征在于，包括数据采集与预处理层、系统支撑层、稀疏性优化核心模块、实时性增强核心模块以及协同优化与推理层，数据采集与预处理层与系统支撑层、稀疏性优化核心模块以及实时性增强核心模块相连接，稀疏性优化核心模块和协同优化与推理层以及实时性增强核心模块相连接，系统支撑层和实时性增强核心模块以及协同优化与推理层相连接； 所述数据采集与预处理层包括实时行为采集模块、多源数据集成模块和流式数据管道； 所述系统支撑层包括特征存储模块和模型监控模块； 所述稀疏性优化核心模块包括动态图构建服务模块、跨域表征迁移模块以及冷启动处理器； 所述协同优化与推理层包括动态子图采样器、混合排序模块和多样性控制器； 所述实时性增强核心模块包括流式兴趣计算模块、在线特征仓库以及增强学习引擎模块； 所述稀疏性优化核心模块的运行逻辑步骤如下： S1：使用动态图构建服务模块将用户-商品交互实时添加为图中的边，定期更新全图节点嵌入，并将最新节点嵌入存储至特征存储模块； 其具体的步骤如下： S101：使用DGL构建异构图，其异构图包括节点类型和边类型，其节点类型包括用户、商品和商品类目，边类型包括用户与商品的交互边、附带时间戳和权重以及商品与类目的归属边； S102：当用户行为发生时，若用户或商品节点不存在，则在图中新增节点，并添加一条带属性的边，同时附带时间戳； S103：对每个节点，收集其最近的邻居交互信息，并通过注意力机制计算节点与其邻居的关联强度，聚合邻居节点的加权特征，生成新嵌入向量； S104：对嵌入向量进行L2归一化，便于后续相似度计算，并将用户和商品的嵌入存入特征存储模块，同时构建近似最近邻ANN索引； S2：通过跨越表征迁移模块检测低频用户，结合其搜索日志、社交行为的外部数据，并通过迁移学习模型生成增强后的用户表征； 其具体的逻辑步骤如下： S201：将用户u的交互物品数countuθ输入用户-物品交互矩阵，用户-物品交互矩阵的形式为：R∈Rm×n，其中m为行，表示用户，n为列，表示物品，R为交互强度，其交互强度包括点击次数、购买次数和评分； S202：检测到低频用户时，从其外部行为数据搜索日志、社交行为中提取特征； S203：从搜索日志中提取搜索关键词的TF-IDF向量或BERT嵌入，从社交行为中提取关注列表、点赞内容的主题分布，并将不同来源的特征映射到同一空间； S204：进行迁移学习模型建模，模型构架分为共享底层和专属顶层，共享底层用于处理映射到同一空间的跨域共性特征，专属顶层用于分别优化电商行为与外部行为的任务，并进行模型训练，在训练时，在数据丰富的用户上，联合训练电商行为预测和外部行为预测任务，并将共享底层参数迁移至低频用户，仅微调顶层；其中共享底层特征提取时，使用的公式如下： 其中为电商行为特征，为跨域特征，Ws和bs为共享层的参数； S205：将电商行为嵌入与跨域嵌入加权拼接，生成增强后的用户表征，其使用的公式为： 其中λ为平衡权重； S3：对于新用户冷启动处理器基于相似用户群生成初始兴趣向量，对于新商品，冷启动处理器通过图文内容匹配相似商品，链接至动态图； 其新用户冷启动处理的具体的逻辑步骤如下： S3011：进行用户分组，输入新用户的注册信息，通过聚类算法或划分到相似用户群； S3012：输入相似用户群的交互历史，计算群内用户的平均兴趣向量，其使用的公式为： 其中g为相似用户群，hv为群内用户v的嵌入； S3013：将原型向量作为新用户的初始嵌入，写入动态图； 其新商品冷启动处理的具体的逻辑步骤如下： S3021：输入新商品的标题、描述、图片，通过BERT生成文本嵌入htext，并通过ResNet生成视觉嵌入himage； S3022：将文本和图像嵌入拼接，得到商品内容向量hitem，其使用的公式为：hitem＝λhtext+1-λhimage，其中λ为权重； S3023：基于余弦相似度在现有商品库中搜索Top-K最相似商品，其使用的公式为：其中hi,hj为商品i和新商品j的嵌入； S2024：将新商品节点链接至相似商品的类目hi和节点，并继承部分边。

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