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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利一种基于社交网络用户行为信息的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：CN119741141B 。

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：202411801648.9，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权一种基于社交网络用户行为信息的推荐方法是由李晓;王洁;彭岩设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于社交网络用户行为信息的推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于社交网络用户行为信息的推荐方法，所述方法包括：获得用户行为数据，并获得用户对活动举办位置偏好和举办时间偏好；利用获取的用户偏好构建偏好相似网络，再融合用户在线社交关系网络，得到反映了用户之间的社交联系和偏好相似性的多个非重叠社区结构；利用混合成对马尔科夫随机场模型，计算每个代表用户对项目决策的隐含点的值；计算每个项目的所有节点状态，再通过排序选择形成推荐列表。本发明旨在为活动组织者推荐最优的活动举办地点及举办时间，以最大化该项活动的参与者数量，满足活动组织者的决策规划需求。

本发明授权一种基于社交网络用户行为信息的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于社交网络用户行为信息的推荐方法，所述推荐方法用于为将要举办的一项活动推荐n个活动举办的区域-时间段对，其中，定义区域-时间段对为一个项目，其特征在于，所述推荐方法包括： S10，获取社交网络平台中包括：用户行为数据、包含多个活动举办地点的集合、包含多个活动时间段的集合,以及活动主题的数据信息； S20，根据获取数据信息构建用户-区域矩阵与用户-时间矩阵，并融合矩阵分解与网络嵌入的方法分别对用户的区域偏好和用户的时间偏好建模，分别获得用户对活动举办位置偏好和举办时间偏好； S30，利用获取的用户偏好构建偏好相似网络，再融合用户在线社交关系网络，得到反映了用户之间的社交联系和偏好相似性的多个非重叠社区结构； S40，利用混合成对马尔科夫随机场模型，计算每个代表用户对项目决策的隐含点的值，当隐含点=1时，表示用户会参加在此区域-时间段对举办的活动； S50，计算每个项目的所有节点状态，并统计值为1的数量，即参与该项活动的用户数量，再通过由高到低排序每个项目参与用户数量，选择前n个项目构成推荐列表； 在步骤S20中，构建用户的区域偏好和用户的时间偏好建模的步骤如下： S21:根据获取数据信息分别构建用户-区域矩阵和用户-时间矩阵； S22:分别对所述用户-区域矩阵和用户-时间矩阵进行矩阵分解； S23:基于用户历史行为数据构建用户-区域二分图和用户-时间二分图，并通过随机游走和Node2Vec方法生成用户-区域嵌入表示和用户-时间嵌入表示； S24:将矩阵分解得到的潜在因子和嵌入表示进行融合构建偏好模型，并使用所述偏好模型来计算用户在区域和时间上的最终偏好； 在混合成对马尔科夫随机场模型中包括观测节点和隐含节点两类节点，为所述隐含节点之间构建边，所述边代表节点之间的依赖关系，依赖关系包括两种类型，一种为同一个用户之间的关系，另一种为同一个项目之间的关系，针对同一个项目，如果两个用户位于同一个所述社区结构内，则二者之间存在边。

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