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龙图腾网恭喜辽宁工程技术大学申请的专利一种基于SVD++和UBCF算法的混合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：CN114637925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210287614.7，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于SVD++和UBCF算法的混合推荐方法是由李晓臻;沈学利;刘腊梅设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SVD++和UBCF算法的混合推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SVD++和UBCF算法的混合推荐方法，该方法包括以下步骤：构造SVD++对象的初始化方法，用于定义初始化参数并进行赋值；定义SVD++对象的训练方法，用于构造神经网络，迭代地使用SVD++算法对初始矩阵进行训练并输出；主函数对SVD++算法的调用；在程序中对生成推荐结果函数进行定义，然后定义计算RMSE的函数，最后在主函数中对UBCF算法进行调用，对新评分矩阵进行二次预测计算，获得SVD++与UBCF混合推荐结果。本发明在程序中对生成推荐结果函数进行定义，然后定义计算RMSE的函数，最后在主函数中对UBCF算法进行调用，对新评分矩阵进行二次预测计算，获得SVD++与UBCF混合推荐结果。

本发明授权一种基于SVD++和UBCF算法的混合推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SVD++和UBCF算法的混合推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构造SVD++对象的初始化方法，用于定义初始化参数并进行赋值；S2、定义SVD++对象的训练方法，用于构造神经网络，迭代地使用SVD++算法对初始矩阵进行训练并输出；S3、主函数对SVD++算法的调用；S4、在程序中对生成推荐结果函数进行定义，然后定义计算RMSE的函数，最后在主函数中对UBCF算法进行调用，对新评分矩阵进行二次预测计算，获得SVD++与UBCF混合推荐结果；所述步骤S2中，首先训练网络并设置参数，输出数据，训练次数是否达到预设次数，若否，则进行随机排序，赋值给变量，均方根误差设为0；若是，则判断是否完成遍历矩阵，若否，则设置参数值，计算预测值，均方根误差，迭代更新，判断是否完成遍历用户词典，若是，返回矩阵；若否，更新参数，输出均方根误差。

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辽宁工程技术大学，其通讯地址为：123000 辽宁省阜新市细河区中华路47号；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”。