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龙图腾网获悉浙江开心果数智科技有限公司申请的专利一种基于大数据分析的商品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：CN120125324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510609377.5，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于大数据分析的商品推荐方法及系统是由张荣耀;张锐;汪志;程昊;陈致远;徐进;袁通;肖路通;林守轩;梁金栋;刘厚友设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的商品推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据分析的商品推荐方法及系统，涉及智能推荐系统技术领域，包括，采集用户在平台上的行为数据和用户所在地区的门店数据；从社交平台和评论区采集商品的舆情数据，将行为数据、门店数据和舆情数据进行整合，形成推荐数据集；从行为数据中提取行为特征，从门店数据中提取门店特征，从舆情数据中提取舆情特征；将行为特征、门店特征和舆情特征整合为综合特征向量，根据综合特征向量生成用户画像；基于用户画像，利用机器学习算法构建商品推荐模型，将用户画像作为输入，输出商品的推荐列表；收集行为数据和门店活动的实时数据，动态调整推荐列表，记录用户对推荐商品的反馈。

本发明授权一种基于大数据分析的商品推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的商品推荐方法，其特征在于：包括： 采集用户在平台上的行为数据和用户所在地区的门店数据；从社交平台和评论区采集商品的舆情数据，将行为数据、门店数据和舆情数据进行整合，形成推荐数据集并进行预处理； 从行为数据中提取行为特征，从门店数据中提取门店特征，从舆情数据中提取舆情特征； 将行为特征、门店特征和舆情特征整合为综合特征向量，根据综合特征向量生成用户画像； 基于用户画像，利用机器学习算法构建商品推荐模型，将用户画像作为模型的输入，结合商品的舆情热度、区域内的门店活动数据，商品推荐模型输出商品的推荐列表，具体步骤为： 将商品特征和动态特征映射到低维稠密向量空间，生成特征嵌入表示； 针对商品推荐模型的特征交叉FM部分，使用因子分解机捕捉输入特征之间的二阶交互关系，得到FM部分的输出； 针对商品推荐模型的非线性特征学习Deep部分，使用全连接的深度神经网络提取高阶非线性特征交互，得到Deep部分的输出； 将FM部分和Deep部分的输出进行加权融合，得到最终的兴趣预测评分； 收集行为数据和门店活动的实时数据，动态调整推荐列表，记录用户对推荐商品的反馈，具体步骤为： 实时收集用户的行为数据和反馈数据，并对其进行清洗和预处理； 根据用户的行为数据和反馈数据，动态计算每个商品的推荐优先级分数。

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