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龙图腾网获悉中信银行股份有限公司申请的专利一种综合用户属性的测试资产推荐方法及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：CN114218090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202111484104.0，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种综合用户属性的测试资产推荐方法及系统是由高蕊;冷炜;龙飞;陈希;王震;周勖;郝春雪;卜子乐设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合用户属性的测试资产推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种综合用户属性的测试资产推荐方法及系统，包括最小化初始偏好值矩阵与目标用户隐藏属性向量、测试资产隐藏属性向量、目标用户显式属性向量和测试资产显式属性向量之间的残差计算获得调整后的中间偏好值矩阵，通过分析用户以及测试资产的显式属性和隐藏属性，将分析结果量化，形成用户与测试资产之间的偏好矩阵，针对不同用户可以得到不同的测试资产推荐结果，从而能够将测试资产准确地推荐给用户，帮助客户找到最适合自己的测试资产。

本发明授权一种综合用户属性的测试资产推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种综合用户属性的测试资产推荐方法，其特征在于，包括： 获取目标用户的隐藏属性，所述隐藏属性包括目标用户对测试资产的搜索次数和浏览次数； 根据目标用户的隐藏属性计算得到目标用户对测试资产的初始偏好值； 整合各目标用户对各测试资产的初始偏好值，获得初始偏好值矩阵，所述初始偏好值矩阵中初始偏好值为0的位置留空； 对初始偏好值矩阵进行矩阵分解获得目标用户隐藏属性向量和测试资产隐藏属性向量； 获取目标用户的显式属性，并将目标用户的显式属性量化转换为目标用户显式属性向量； 获取测试资产的显式属性，并将测试资产的显式属性量化转换为测试资产显式属性向量； 通过最小化初始偏好值矩阵与目标用户隐藏属性向量、测试资产隐藏属性向量、目标用户显式属性向量和测试资产显式属性向量之间的残差计算获得调整后的中间偏好值矩阵； 对中间偏好值矩阵进行矩阵分解获得新的目标用户隐藏属性向量和测试资产隐藏属性向量，并使用中间偏好值、新的目标用户隐藏属性向量和测试资产隐藏属性向量重复迭代进行最小化残差计算直至收敛，获得输出偏好值矩阵； 将输出偏好值矩阵中偏好值较高的对应测试资产推荐给用户； 所述通过最小化初始偏好值矩阵与目标用户隐藏属性向量、测试资产隐藏属性向量、目标用户显式属性向量和测试资产显式属性向量之间的残差计算获得调整后的中间偏好值矩阵包括： 使用式2计算残差的最小值； δ＝rij-ui·vj-α·pi-β·qj^2式2 其中，rij为初始偏好值矩阵，ui为目标用户隐藏属性向量，vj为测试资产隐藏属性向量，pi为目标用户显式属性向量，qj为测试资产显式属性向量，α为第一系数向量，β为第二系数向量，δ为残差； 使用LR线性回归算法求解式2，获得α和β； 根据计算获得的α和β使用式3计算得到调整后的中间偏好值矩阵； r'ij＝rij-α·pi-β·qj式3 其中，r'ij为中间偏好值矩阵。

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