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龙图腾网获悉中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利产品推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品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：CN120780917B 。

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：202511274388.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权产品推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由甄德胜;李伦辉;郑豪设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本产品推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种产品推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品，其中，所述方法包括：基于多个产品的结构数据和非结构数据进行实体抽取和属性抽取，得到所述多个产品对应的实体和实体元数据；基于所述多个产品对应的实体和实体元数据，确定产品知识库；基于多个用户的用户行为数据和所述产品知识库，确定用户产品偏好矩阵；基于所述用户产品偏好矩阵对所述多个用户和所述多个产品进行关联分析，得到所述多个用户与所述多个产品之间的相关系数；基于所述多个用户与所述多个产品之间的相关系数和产品惩罚系数对所述多个用户进行产品推荐。

本发明授权产品推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 基于多个产品的结构数据和非结构数据进行实体抽取和属性抽取，得到所述多个产品对应的实体和实体元数据； 基于所述多个产品对应的实体和实体元数据，确定产品知识库； 基于多个用户的用户行为数据和所述产品知识库，确定用户产品偏好矩阵； 基于所述用户产品偏好矩阵对所述多个用户和所述多个产品进行关联分析，得到所述多个用户与所述多个产品之间的相关系数； 基于所述多个用户与所述多个产品之间的相关系数和产品惩罚系数对所述多个用户进行产品推荐； 其中，所述基于多个产品的结构数据和非结构数据进行实体抽取和属性抽取，得到所述多个产品对应的实体和实体元数据，包括： 对所述多个产品的结构数据和非结构数据进行特征提取，得到所述多个产品的特征信息； 基于所述多个产品和所述多个产品的特征信息，确定产品矩阵；其中，所述产品矩阵包括所述多个产品中每个产品与该产品的特征信息之间的对应关系； 基于产品本体模型和所述产品矩阵进行实体抽取和属性抽取，得到所述多个产品对应的实体和实体元数据；其中，所述产品本体模型是指以结构化的属性信息来表示产品固有特征的语义数据模型，所述产品本体模型包括产品的概念集合、产品概念的层次结构、产品属性的集合、产品与产品的关系规则以及产品实例； 所述基于多个用户的用户行为数据和所述产品知识库，确定用户产品偏好矩阵，包括： 对所述产品知识库中进行知识抽取，得到多个实体属性关系集合； 将所述多个实体属性关系集合进行向量表示，得到产品特性矩阵； 基于用户行为数据进行行为特征工程构建，得到每个用户的产品行为矩阵； 将所述每个用户的产品行为矩阵进行偏好建模，采用一个预设离散模根据所述每个用户的产品行为矩阵进行预测，通过分析所述每个用户的选择行为，输出所述每个用户对每个产品的产品偏好结果； 基于所述每个用户对每个产品的产品偏好结果，确定所述每个用户对每个产品偏好的产品特性；基于所述每个用户对每个产品偏好的产品特性，确定用户产品特性偏好矩阵； 将所述用户产品特性偏好矩阵和所述产品特性矩阵对齐维度，用同一组语义维度将所述每个用户对每个产品偏好的产品特性与每个产品对应的产品特性进行数值转换和归一化处理，得到统一表征的用户产品特性偏好矩阵和产品特性矩阵； 将所述统一表征的用户产品特性偏好矩阵和产品特性矩阵进行矩阵内积，将所述每个用户对每个产品偏好的产品特性分量与该产品对应的所有产品特性分量逐维相乘求和，得到所述每个用户对每个产品的偏好程度； 基于所述每个用户对每个产品的偏好程度，确定所述用户产品偏好矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：215163 江苏省苏州市高新区昆仑山路58号1幢中移软件园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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