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龙图腾网恭喜上海迪塔班克数据科技有限公司申请的专利基于用户需求的化塑产品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：CN119128177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411249078.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于用户需求的化塑产品推荐方法及系统是由柯廷文;施伟章设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户需求的化塑产品推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于用户需求的化塑产品推荐方法及系统，涉及化塑产品推荐技术领域，包括：S1构建化塑行业知识图谱；S2获取用户历史数据和当前用户需求，包括历史搜索数据、历史浏览数据、历史交互数据和历史交易数据；S3对用户历史数据进行预处理，并对预处理后的用户历史数据进行分析，提取历史需求特征；S4利用语义理解模型对当前用户需求进行关键词提取，并结合化塑行业知识图谱，生成优化查询条件；S5利用优化查询条件在化塑产品数据库中进行搜索，得到第一列表；S6利用化塑行业知识图谱对第一列表进行个性化排序，取前k个生成推荐列表，并将推荐列表呈现给用户。本发明能提高推荐的相关性和准确性，进而提升用户体验。

本发明授权基于用户需求的化塑产品推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于用户需求的化塑产品推荐方法，其特征在于，包括：S1构建化塑行业知识图谱；化塑行业知识图谱的构建过程包括：从化塑产品数据库、行业标准文档、专家知识库和用户交互记录中提取相关信息；使用命名实体识别方法识别化塑产品、产品类别、属性、属性值、专业术语和应用场景，采用关系抽取算法提取实体间的语义关系；构建多维度知识图谱，包括第一维度子图谱、第二维度子图谱、第三维度子图谱、第四维度子图谱，其中第一维度子图谱根据产品-产品类别-属性为三元组格式进行构建得到，第二维度子图谱根据产品-属性-属性值为三元组格式进行构建得到，第三维度子图谱根据产品-专业术语-同义词近义词为三元组格式进行构建得到，第四维度子图谱根据产品-属性-应用场景为三元组格式进行构建得到；采用TransE算法对多维度知识图谱进行表示学习，生成实体和关系的低维向量表示；对不同维度的子图谱进行实体对齐和关系映射，使用图融合算法将各个维度的子图谱整合为统一的化塑行业知识图谱；S2获取用户历史数据和当前用户需求，包括历史搜索数据、历史浏览数据、历史交互数据和历史交易数据；S3对用户历史数据进行预处理，并对预处理后的用户历史数据进行分析，提取历史需求特征；步骤S3包括：S31对用户历史数据进行清洗，去除无效或异常数据，并将格式统一，得到预处理后的用户历史数据；S32利用TF-IDF方法从历史搜索数据和历史浏览数据中提取高频词，应用word2vec模型将高频词转化为向量表示，得到高频词向量，基于聚类算法对高频词向量进行聚类，每个聚类簇表示一个用户主题，得到用户主题集；S33从历史浏览数据和历史交互数据中提取目标产品属性，计算每个产品属性的关注频率和停留时间，生成属性偏好向量；S34对历史交易数据中的价格分布进行分析，计算用户的平均成交价格和价格波动，生成价格敏感度指数；S35对历史交易数据的时间序列进行分析，识别采购周期和季节性模式，计算平均采购量和采购频率，生成采购行为矩阵；S36基于历史搜索数据和历史交易数据，使用朴素贝叶斯分类器推断应用场景，计算每个应用场景的概率得分；S37计算用户与每个用户主题的相似度，将用户主题集转化为主题相似度向量，将主题相似度向量、属性偏好向量、价格敏感度指数、采购行为矩阵、应用场景的概率得分作为特征，对其进行标准化处理，并进行加权融合，形成历史需求特征；S4利用语义理解模型对当前用户需求进行关键词提取，并结合化塑行业知识图谱，生成优化查询条件；步骤S4包括：S41将当前用户需求输入预训练的语义理解模型，提取关键词、语义特征向量和预测信息；S42利用化塑行业知识图谱对提取的关键词进行实体链接和扩展，包括同义词、近义词和相关概念；S43结合历史需求特征和知识图谱中的实体重要度，对扩展后的关键词进行权重调整；S44计算语义特征向量与历史需求特征的相似度，并结合知识图谱中的实体关系，得到查询偏好；S45基于权重调整后的关键词和查询偏好，结合历史需求特征中的属性偏好、价格敏感度和应用场景信息，以及知识图谱中的产品属性层级结构，生成初步的查询条件；S46利用语义特征向量、预测信息和知识图谱中的关联规则，扩展初步的查询条件；S47对扩展后的查询条件进行相似度计算，利用知识图谱中的约束关系去除冗余或矛盾的条件；S48基于知识图谱中的实体重要度，对剩余条件重新排序，得到最终的优化查询条件；S5利用优化查询条件在化塑产品数据库中进行搜索，得到第一列表；S6利用化塑行业知识图谱对第一列表进行个性化排序，取前k个生成推荐列表，并将推荐列表呈现给用户。

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