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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种基于隐特征和评分的物品推荐算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：CN114491242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210003318.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于隐特征和评分的物品推荐算法是由顾亦然;姚朱鹏;杨海根设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐特征和评分的物品推荐算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐特征和评分的物品推荐算法，包括：对输入数据进行处理，提取用户评分数据，构建用户‑物品评分矩阵；引入活跃度惩罚因子，计算协同过滤算法的相似度；引入时间因素和惩罚因子惩罚活跃用户，计算基于时间权重的皮尔逊相似度；基于引入的一个物品流行度权重因子，采用指数函数代替两个物品间的流行度差异融入皮尔逊相似度计算中；利用两个相似度的加权和作为最终的相似度，并从大到小排序，得到和物品最相似的前k个物品构成相似物品集合；引入一个时间权重函数，计算用户对未评物品的预测兴趣度并进行排序，把前N个物品推荐给用户。本发明可实现个性化推荐，提高推荐的准确性和用户的使用体验。

本发明授权一种基于隐特征和评分的物品推荐算法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐特征和评分的物品推荐算法，其特征在于，包括以下步骤：1对输入数据进行处理，提取用户评分数据，构建用户-物品评分矩阵；2引入活跃度惩罚因子，计算惩罚活跃用户后的协同过滤算法的相似度；3基于构建的用户-物品评分矩阵，引入时间因素和引入惩罚因子惩罚活跃用户，计算基于时间权重的皮尔逊相似度；4基于引入的一个物品流行度权重因子，采用指数函数代替两个物品间的流行度差异融入基于时间权重和物品流行度的皮尔逊相似度计算中；上述步骤4具体包括：引入一个物品流行度权重因子其中item_w是指某物品的流行度，avg_w是指所有物品的平均流行度；采用指数函数代替两个物品间的流行度差异γ，如式所示：其中，θi为物品i的流行度，θj为物品j的流行度；对任意物品i和物品j，将流行度差异γ融入基于时间权重的皮尔逊相似度计算中，所述基于时间权重的皮尔逊相似度计算采用公式： 其中，Ii,j为物品i,j的公共评分集，Ri,u为物品i被用户u的评分，Rj,u为物品j被用户u的评分，为物品i的平均得分，为物品j的平均得分；ft为指数衰减函数；δ为步骤3中所涉及的惩罚因子；5利用步骤2计算出的协同过滤算法的相似度和步骤4计算出的皮尔逊相似度的加权和计算当前物品与所有其它物品之间最终的相似度；并将计算出的最终的相似度从大到小排序，得到和物品最相似的前k个物品构成相似物品集合；6基于构建的用户-物品评分矩阵、计算的最终的相似度和引入的一个时间权重函数，根据协同过滤算法计算用户对未评物品的预测兴趣度；并对计算出的用户对未评物品的预测兴趣度进行从大到小排序，把排序后的前N个未评物品推荐给用户。

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