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龙图腾网获悉上海旭荣网络科技有限公司申请的专利一种基于时间序列特征的数据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：CN118897914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410983028.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于时间序列特征的数据推荐方法及系统是由陈秋石设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间序列特征的数据推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于网络数据推荐技术领域，具体涉及一种基于时间序列特征的数据推荐方法及系统。本发明通过对用户在线行为数据进行预处理和量化映射，构建了多个平行时段，并依据时间分布特征分析出活跃段和空白段，进而对用户的在线行为进行聚类分析，得到多个用户行为类别，这种方法不仅提高了数据处理的效率和准确性，还能根据用户的具体行为特征，为用户推荐更加符合其兴趣和需求的内容，同时还引入了反馈评分机制，通过实时获取用户对推荐内容的反馈评分，对优选推荐内容和备选推荐内容进行动态调整，以适应用户行为的变化，进一步提高推荐的准确性和个性化。

本发明授权一种基于时间序列特征的数据推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列特征的数据推荐方法，其特征在于，包括： 根据获取到的用户的在线行为数据进行预处理，并将预处理后的所述在线行为数据进行量化映射处理，得到基准特征参数； 依据各个所述基准特征参数的发生时间从各个平行时段获取活跃段； 依据所述活跃段进行时间分布特征分析，提取出时间序列特征； 依据所述时间序列特征中的用户活跃时长对用户的在线行为进行聚类分析，得到多个用户行为类别，并根据所述用户行为类别对待推荐数据进行分类处理，得到优选推荐内容和备选推荐内容；包括：获取各个所述平行时段中各个活跃段的活跃时长，以及所述各个活跃段的活跃时长在对应平行时段中的占比率，并将所述占比率记录为条件参数；获取聚类区间，其中，所述聚类区间设置有多个，且每个所述聚类区间对应一个用户行为类别；将所述条件参数逐一与所述聚类区间进行比较，并依据比较结果输出各个活跃段下的用户行为类别；其中，根据业务需求、用户行为特征以及历史数据的因素来设定多个聚类区间，每个聚类区间对应一个特定的用户行为类别，用户行为类别包括：高频活跃用户、低频活跃用户和偶发用户；获取各个所述用户行为类别下，用户对各个推荐内容的浏览时长和购买记录，再将所述浏览时长和购买记录分别标定为第一评估参数和第二评估参数；获取评估函数，并将所述第一评估参数和第二评估参数输入至评估函数中，且将所述评估函数的输出结果标定为评估得分；获取评估阈值，并将所述评估阈值与评估得分进行比较；若所述评估得分大于或等于评估阈值，则将对应的待推荐内容标记为优选推荐内容；若所述评估得分小于评估阈值，则将对应的待推荐内容标记为备选推荐内容；评估函数的表达式为：式中，r表示评估得分，α和β分别表示第一评估参数和第二评估参数的权重系数，用于调整浏览时长和购买记录在评估中的相对重要性，n和m分别表示第一评估参数和第二评估参数的数量，xi和yi分别表示第一评估参数和第二评估参数； 依据各个所述用户行为类别的反馈评分对所述优选推荐内容和所述备选推荐内容进行动态调整，并依据动态调整后的所述优选推荐内容和所述备选推荐内容进行数据推荐，包括构建反馈统计时段，并采集所述反馈统计时段内，各个所述用户行为类别下用户对推荐内容的反馈评分；在所述反馈统计时段执行结束后，获取标准函数，并将所述反馈评分输入标准函数中，且将所述标准函数的输出值记录为推荐优化评分；依据所述推荐优化评分对优选推荐内容和备选推荐内容进行重新排序处理，并依据优选推荐内容和备选推荐内容的排序结果执行数据推荐。

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上海旭荣网络科技有限公司，其通讯地址为：201800 上海市嘉定区嘉定镇清河路48号1幢6层602-4室；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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