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龙图腾网获悉北京酷车易美网络科技有限公司申请的专利个性化的二手车源推荐方法、计算机设备及相关存储介质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：CN118981758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202410974678.3，技术领域涉及：G06F21/30；该发明授权个性化的二手车源推荐方法、计算机设备及相关存储介质是由郭金洁设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本个性化的二手车源推荐方法、计算机设备及相关存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种个性化的二手车源推荐方法、计算机设备及相关存储介质，所述个性化的二手车源推荐方法包括：获取用户历史信息、二手车的车源信息，根据用户历史信息构建用户特征，根据二手车的车源信息构建二手车源特征；对用户特征、二手车源特征进行预处理，构建训练样本；根据训练样本，基于XGBoost模型构建排序模型；将用户数据、二手车源数据输入排序模型，生成二手车源的推荐列表。所述个性化的二手车源推荐方法可自动分析用户的偏好、需求，从海量二手车源中自动筛选出符合用户条件的二手车，且可根据二手车源的多个维度进行快速筛选，推荐更精准、与用户的购车意向匹配度高，还能根据用户的搜索历史和行为模式预测用户潜在的购车意向。

本发明授权个性化的二手车源推荐方法、计算机设备及相关存储介质在权利要求书中公布了：1.个性化的二手车源推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取用户历史信息和二手车的车源信息，根据所述用户历史信息构建用户特征，根据所述二手车的车源信息构建二手车源特征； S2、对所述用户特征和二手车源特征进行预处理，构建训练样本； S3、根据所述训练样本，基于XGBoost模型构建排序模型； S4、将用户数据和二手车源数据输入所述排序模型，生成二手车源的推荐列表； 其中， 步骤S3包括： S3.1、在所述XGBoost模型中，选择“rank:pairwise”作为目标函数； S3.2、设置所述XGBoost模型的初始参数，树的深度为6，学习率为0.1，L1正则化项为0，L2正则化项为1，子采样比例为0.8； S3.3、使用所述训练样本对所述XGBoost模型进行训练，训练过程中，所述XGBoost模型逐步生成一系列树模型，所述一系列树模型中后一个树模型均在之前树模型的基础上学习残差； S3.4、训练过程中观察所述XGBoost模型的归一化折损累计增益，通过归一化折损累计增益评估所述XGBoost模型在排序任务中的实际性能，所述归一化折损累计增益达到0.8时得到排序模型； 步骤S3.2还包括对所述XGBoost模型的参数进行调优，包括以下步骤： S3.2.1、确定所述XGBoost模型的参数的参数范围； S3.2.2、对所述训练样本进行k折交叉验证，划分出训练集和验证集； S3.2.3、针对每个k折，使用GridSearch搜索参数范围内的所有可能的参数组合，通过所述验证集上的归一化折损累计增益来评估XGBoost模型的实际性能； S3.2.4、使用每个所述参数组合在所述训练集上进行XGBoost模型的训练； S3.2.5、每轮训练后，在所述验证集上评估XGBoost模型的实际性能，观察归一化折损累计增益的变化并调整参数组合； S3.2.6、将所述验证集上归一化折损累计增益数值最大时的参数组合作为最优参数组合。

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