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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于标签邻域模型和标签矩阵分解模型的推荐算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：CN117150146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310742584.9，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于标签邻域模型和标签矩阵分解模型的推荐算法是由周宗涛;陈绍纬;林子雨设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标签邻域模型和标签矩阵分解模型的推荐算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于标签邻域模型和标签矩阵分解模型的推荐算法，涉及用户推荐技术领域，包括构建UTagUser‑CF算法与TagMF算法，根据构建出的UTagUser‑CF算法与TagMF算法进行构建UTagUser‑TagMF算法；该基于标签邻域模型和标签矩阵分解模型的推荐算法，通过采用TagMF算法，使得本算法具有更低的推荐误差，更好的推荐效果，采用标签信息模型有助于矩阵分解模型增加隐含特征信息，从而进一步解决冷启动问题和数据稀疏问题，从而解决准确性问题，使用UTagUser‑TagMF算法在面对冷启动问题时，使得本算法具有更好的推荐表现，可以有效解决了冷启动问题和数据稀疏问题。

本发明授权一种基于标签邻域模型和标签矩阵分解模型的推荐算法在权利要求书中公布了：1.一种基于标签邻域模型和标签矩阵分解模型的推荐算法，其特征在于：包括构建UTagUser-CF算法与TagMF算法，根据构建出的UTagUser-CF算法与TagMF算法进行构建UTagUser-TagMF算法； 首先UTagUser-CF算法中用户对项目的预测评分计算公式如式1； 1 表示用户之间的综合相似度； 接着是TagMF算法中用户对项目的预测评分计算公式如式2； 2 UTagUser-TagMF算法采用结合权重系数对两个算法进行结合，预测评分的计算公式如式3； 3 式3中，代表UTagUser-CF算法的预测评分，代表TagMF算法的预测评分； 所述TagMF算法的构建： 在标签信息模型中，有用户标签模型和项目标签模型，假设项目表标签类型总数为T，则用户标签模型矩阵是，项目标签模型矩阵是； 结合这两个标签模型矩阵，将其与原有的两个初始化矩阵进行相加，从而两个隐含特征矩阵含有更多的上下文信息，两个初始化矩阵的规模必须分别是和，计算公式如式2-1和式2-2， 2-1 2-2 完成式2-1和式2-2的计算后，得到两个具有标签上下文信息的隐含特征矩阵，对这两个矩阵进行标准化，采用最大最小标准化方法，计算公式如式2-3： 2-3 式2-3中，代表矩阵的最小值，代表矩阵的最大值，代表矩阵中的每一项值； 完成第一阶段的初始化后，第二阶段与常用的MF算法一致，采用随机梯度下降法进行优化损失函数，同时不断迭代训练，就可以得到了最优解的矩阵和； 因此得到了TagMF算法如式2所示： 2。

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