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龙图腾网获悉同方知网数字出版技术股份有限公司;同方知网(北京)技术有限公司申请的专利一种基于汽车领域标签的个性化推荐方法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：CN114692000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202210394666.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于汽车领域标签的个性化推荐方法是由滕康;段飞虎;印东敏;吕强;马宇柔;乐斌;顾君;张宏伟设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于汽车领域标签的个性化推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于汽车领域标签的个性化推荐方法，该方法通过标签建立用户与知识的关系，即从数据库中获取用户行为信息，根据时间进行过滤，选取近一段时间内的用户行为信息，并对用户行为信息进行数据处理，清除异常行为信息；结合时间衰减，统计用户对知识的浏览、下载和收藏等行为，得到用户对知识的统计得分；随后，根据用户对知识的行为统计得分，为用户添加行为标签；结合用户自主选择的自定义标签和根据用户行为得到的行为标签，为用户推荐标签下的相关知识，并将这些知识根据时间和统计得分进行排序，选择前若干条数据进行推荐。

本发明授权一种基于汽车领域标签的个性化推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于汽车领域标签的个性化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤10、根据业务制定汽车领域的维度信息作为汽车领域标签； 步骤20、对标签进行统计，选择其中部分标签作为用户的行为标签； 步骤30、根据用户的行为记录，并结合时间权重衰减函数，统计用户对知识的点击、下载和收藏量，将统计量根据相关权重累加求和，得到用户对知识的行为统计分数； 步骤40、判断用户是否存在标签，存在，查找标签下的知识，否则，采用用户冷启动问题解决，对用户知识行为结果求和，得到知识的得分； 步骤50、将统计加权后的知识，按照时间和权重结果进行倒序排序，并与近一段时间内该用户行为记录作差集，去除用户近一段时间内有行为的知识，选择前若干条知识； 步骤60、选择近一段时间内用户行为记录，并依据步骤30进行统计计算，得到知识的统计得分，根据得分进行倒序排序前若干条知识； 步骤70、根据用户的行为与知识的行为得分，及用户间行为的相关性，采用基于用户的协同过滤算法为用户进行推荐前若干条知识； 步骤80、将推荐的若干条结果加入推荐结果集中，将基于标签的推荐结果与协同过滤的推荐结果取交集，然后将交集结果与热门推荐的若干条结果按照时间进行倒序排序，并从剩余的标签推荐结果和协同过滤推荐结果中，分别选择前若干条数据追加到推荐结果集中。

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