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龙图腾网获悉成都职工电子商务有限公司申请的专利基于用户行为数据分析的商品个性化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：CN120912294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511068221.7，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于用户行为数据分析的商品个性化推荐方法及系统是由唐志伟;李毅;黄渊;王晓波;许叶思设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户行为数据分析的商品个性化推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于用户行为数据分析的商品个性化推荐方法及系统，首先构建用户行为序列与兴趣稳定性模型，接着对用户行为序列进行关联建模，结合兴趣稳定性模型计算相邻交互行为单元的行为转移关联度及可随用户兴趣稳定性调整的商品属性动态关联度，然后基于商品属性动态关联度构建动态商品协同网络，节点重要性参数依用户实时交互行为更新，在动态商品协同网络中进行路径优化挖掘，生成用户潜在行为路径集合，最后分析潜在行为路径集合，结合路径属性关联特征分布及用户当前交互行为生成商品个性化推荐序列，大大提高了推荐的精准度和个性化程度，有效提升了用户的购物体验。

本发明授权基于用户行为数据分析的商品个性化推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于用户行为数据分析的商品个性化推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 构建用户行为序列与兴趣稳定性模型，所述用户行为序列包含按时间顺序排列的用户与商品的交互行为单元，每个交互行为单元关联交互类型及商品属性信息，所述兴趣稳定性模型用于量化用户对商品属性的兴趣持续特征； 对用户行为序列执行关联建模处理，结合兴趣稳定性模型计算相邻交互行为单元的行为转移关联度及商品属性动态关联度，所述商品属性动态关联度随用户兴趣稳定性变化而调整； 基于商品属性动态关联度构建动态商品协同网络，所述动态商品协同网络的节点为商品，边为商品属性动态关联度，节点重要性参数根据用户实时交互行为更新； 在动态商品协同网络中执行路径优化挖掘处理，结合行为转移关联度与节点重要性参数生成用户潜在行为路径集合，所述潜在行为路径集合包含多条具有不同属性关联特征的路径； 对潜在行为路径集合进行分析，基于路径的属性关联特征分布及用户当前交互行为生成商品个性化推荐序列； 所述在动态商品协同网络中执行路径优化挖掘处理，结合行为转移关联度与节点重要性参数生成用户潜在行为路径集合，包括： 将用户行为序列中最后一个交互行为单元涉及的商品确定为路径挖掘的起始节点，提取起始节点在动态商品协同网络中的节点重要性参数作为路径起始权重； 以起始节点为起点，遍历动态商品协同网络中与起始节点直接相连的所有邻接节点，将邻接节点作为候选下一跳节点，收集每个候选下一跳节点的节点重要性参数及连接边的商品属性动态关联度； 对于每个候选下一跳节点，提取用户行为序列中与起始节点对应的交互行为单元的行为转移关联度，将行为转移关联度、候选下一跳节点的节点重要性参数及连接边的商品属性动态关联度相乘得到路径转移概率； 选择路径转移概率最高的候选下一跳节点作为路径的第二个节点，将该节点作为新的起始节点，重复执行邻接节点遍历、路径转移概率计算及节点选择步骤，直至路径长度达到预设阈值或无法继续遍历邻接节点，生成初步潜在行为路径； 对初步潜在行为路径进行路径剪枝处理，去除节点重要性参数低于预设节点阈值的节点及对应的后续路径片段，保留所有节点重要性参数均高于预设节点阈值的路径作为有效潜在行为路径； 重复执行上述步骤生成多条有效潜在行为路径，以使得不同潜在行为路径包含不同的商品属性关联特征组合，形成用户潜在行为路径集合。

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