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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种面向跨平台数据的多样化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：CN116431934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310457106.3，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种面向跨平台数据的多样化推荐方法是由李峰;王丽娜;沈益冉;于东晓设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向跨平台数据的多样化推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向跨平台数据的多样化推荐方法，涉及推荐系统技术领域，包括：根据距离函数，构建局部敏感哈希函数；根据每个平台下服务的质量数据，利用局部敏感哈希函数，对服务质量数据进行哈希构建服务子索引；将每个平台下的服务子索引进行连接从而形成服务的最终索引，根据服务的索引构建服务相似图；构建融合准确性函数与多样性函数的近似推荐算法，根据服务相似图，为目标用户生成准确、多样的服务推荐列表。本发明利用局部敏感哈希函数的“相似保持”特性，平台间共享服务哈希索引值，不涉及原始数据的传输，在保护原始数据中包含用户隐私的前提下，利用多源数据为用户提供准确且多样的推荐结果，提高用户满意度。

本发明授权一种面向跨平台数据的多样化推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种面向跨平台数据的多样化推荐方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一，根据距离函数，构建局部敏感哈希函数； 步骤二，根据每个平台下服务的质量数据，利用局部敏感哈希函数，对服务质量数据进行哈希构建服务子索引； 步骤三，将每个平台下的服务子索引进行连接从而形成服务的最终索引，根据服务的索引构建服务相似图； 步骤四，构建融合准确性函数与多样性函数的近似推荐算法，根据服务相似图，为目标用户生成准确、多样的服务推荐列表； 所述步骤四具体包括： 1对于目标用户在平台没有调用过的服务i，借助服务相似图，根据服务间的相似关系对未调用过的服务i进行质量预测； 2从准确度角度考虑，定义AccQ函数，保证向目标用户推荐预测质量高的服务： ; 其中，Q表示推荐列表，表示预测的质量值； 3对于推荐的多样性，考虑推荐列表的直接多样性和间接多样性，对于推荐列表Q中的服务之间的直接多样性借助杰卡德距离进行衡量；对于推荐列表Q中的服务之间的间接多样性借助服务相似图中点的扩展率来衡量；具体DivQ函数定义如下： ; 其中，衡量列表Q的扩展率，计算列表Q中服务间的直接多样性，表示集合Q的扩展集合大小，表示服务的QoS向量,表示服务间的杰卡德距离，表示权重因子，用来权衡和； 4将2和3两部分结合，可得到推荐列表长度为K的多样化服务推荐问题，即K-DSR问题，K-DSR问题的数学形式表示如下： ; 其中，|Q|=K，表示权重因子，用来权衡准确性与多样性；K表示推荐列表的长度，表示目标用户未调用过的服务集合。

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