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龙图腾网获悉广东力王科技股份有限公司申请的专利基于用户数据分析的校园产品优选方法及平台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：CN120088040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510489824.8，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于用户数据分析的校园产品优选方法及平台是由曾国华;陈胜;曹婵娟;江明威;陈贤森设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户数据分析的校园产品优选方法及平台在说明书摘要公布了：本发明属于产品推荐领域，公开了基于用户数据分析的校园产品优选方法及平台，方法包括：将学生分为多个小团体，基于小团体内的成员的消费行为数据生成小团体的归一化消费行为矩阵；基于归一化消费行为矩阵获取小团体对应的集体消费偏好模型；基于集体消费偏好模型获取小团体的动态需求模型；基于小团体的动态需求模型获取小团体中的成员的个体需求模型；基于小团体的动态需求模型和个体需求模型生成推荐模型，采用推荐模型对候选商品集中的商品进行打分和排序，获得推荐列表；基于成员对商品的反馈数据对小团体的动态需求模型和个体需求模型进行持续优化。本发明实现了推荐结果对学生社交群体及实时需求的双重响应。

本发明授权基于用户数据分析的校园产品优选方法及平台在权利要求书中公布了：1.基于用户数据分析的校园产品优选方法，其特征在于，包括： 步骤1，将学生分为多个小团体，基于小团体内的成员的消费行为数据生成小团体的归一化消费行为矩阵； 步骤2，基于归一化消费行为矩阵获取小团体对应的集体消费偏好模型； 步骤3，基于集体消费偏好模型获取小团体的动态需求模型； 步骤4，基于小团体的动态需求模型获取小团体中的成员的个体需求模型； 步骤5，基于小团体的动态需求模型和个体需求模型生成推荐模型，采用推荐模型对候选商品集中的商品进行打分和排序，获得推荐列表； 步骤6，基于成员对商品的反馈数据对小团体的动态需求模型和个体需求模型进行持续优化； 步骤3包括： S41，从场景C的行为数据中提取特征向量FC，FC＝{f1,f2,...,fn}，fv表示在场景C中的一个行为v的特征，v∈[1,n]；n表示行为的类型的总数； S42，定义一个场景加权函数gC，通过权重向量将场景特征转化为模型调整的权重； S43，基于场景加权函数gC，对小团体的集体消费偏好模型进行加权调整，生成模型 S44，基于集体消费偏好模型和模型的误差累积计算分析，设计历史偏好正则化项RH； S45，使用历史偏好正则化项RH对模型进行修正优化，获得动态需求模型

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