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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于邻域选择的多目标旅游推荐方法及其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：CN116501983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310297729.9，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于邻域选择的多目标旅游推荐方法及其系统是由郑春厚;李子珏;曹瑞芬;苏延森;魏丕静设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于邻域选择的多目标旅游推荐方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于邻域选择的多目标旅游推荐方法，包括以下步骤：S1：数据集构建：收集用户的历史访问序列，并对数据集进行数据筛选；S2：用户邻居池的构建：将用户划分为新用户和老用户，计算不同目标用户的邻居列表，最终选取相似度排名前m名的用户作为邻居放入邻居池；S3：多目标推荐模型建立：将用户所关心的推荐准确度和新颖性这两个指标转化为两个目标的多目标优化模型；S4：多目标进化算法优化邻居列表：使用改进的多目标进化算法对邻居列表进行优化，得到最优的邻居列表；S5：根据优化得到的最优邻居集产生目标用户的景点推荐列表。还公开了一种基于邻域选择的多目标旅游推荐系统。本发明能够得到满足要求的多个非劣解。

本发明授权基于邻域选择的多目标旅游推荐方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于邻域选择的多目标旅游推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：数据集构建：收集用户的历史访问序列，并根据用户访问的ID和访问时间进行排序，将收集到的数据集进行数据筛选； S2：用户邻居池的构建：根据用户访问景点的数量将用户划分为新用户和老用户，针对不同状态的目标用户采用不同的计算方式计算目标用户的邻居列表，最终选取相似度排名前m名的用户作为邻居放入邻居池； S3：多目标推荐模型建立：将用户所关注的景点推荐列表的性能通过建模转化成包含两个优化目标的多目标优化问题，即将推荐的准确度和新颖性这两个指标转化为两个目标的多目标优化模型，并计算目标函数；计算目标函数的步骤包括： 1衡量推荐准确性的函数使用传统推荐技术预测的项目评分，衡量准确度的目标函数是: 其中，ru,i为用户u对景点i的评分，k表示景点推荐列表的长度，该目标函数值越大，表明景点推荐列表中的项目越受欢迎； 2新颖性表明推荐系统向用户推荐被用户较少留意的景点的能力，新颖性定义为: 其中，ui和σi分别为所有用户给景点i打分的平均值和方差，则当景点越受欢迎的时候，价值越低； 最终构建的多目标函数为： S4：多目标进化算法优化邻居列表：使用改进的多目标进化算法对邻居列表进行优化，从而得到最优的邻居列表； S5：用户推荐列表的产生：根据多目标进化算法得到用户邻居的非劣势解集，在非劣势解集中选出用户最优邻居解，并根据基于用户的协同过滤算法计算得到用户的景点推荐列表。

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