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龙图腾网恭喜青岛科技大学申请的专利一种跨区域跨评分协同过滤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：CN114329233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210021494.6，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种跨区域跨评分协同过滤推荐方法及系统是由于旭;詹定佳;孙丽珺;杜军威;徐凌伟;江峰;刘金环;刘德发设计研发完成，并于2022-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨区域跨评分协同过滤推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于协同过滤推荐领域，提供了一种跨区域跨评分协同过滤推荐方法及系统，包括：将目标域评分矩阵和源域评分矩阵中全体用户划分为活跃用户和非活跃用户，将全部项目划分为热门项目和非热门项目；对目标域评分矩阵和源域评分矩阵进行分解，提取目标域和源域中用户隐向量和项目隐向量；针对活跃用户和热门项目，分别学习目标域和源域在两种评分制下对应的用户隐向量和项目隐向量的映射关系；利用活跃用户和热门项目的用户隐向量和项目隐向量的映射关系得到目标域上非活跃用户和非热门项目特征；根据目标域上非活跃用户和非热门项目特征，构建受限矩阵分解模型，预测任意用户对任意项目的评分，选择预测评分最高的项目作为用户的推荐结果。

本发明授权一种跨区域跨评分协同过滤推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨区域跨评分协同过滤推荐方法，其特征在于，包括：获取目标域和源域的用户-项目评分数据，预处理后得到目标域评分矩阵和源域评分矩阵；将目标域评分矩阵和源域评分矩阵中全体用户划分为活跃用户和非活跃用户，将全部项目划分为热门项目和非热门项目；基于隐语义模型对目标域评分矩阵和源域评分矩阵进行分解，提取目标域和源域中用户隐向量和项目隐向量；针对活跃用户和热门项目，基于训练好的深度回归网络，分别学习目标域和源域在两种评分制下对应的用户隐向量和项目隐向量的映射关系；其中，所述深度回归网络训练过程中，使用训练好的SDAE中编码器的最终权重初始化深度回归网络中编码器的权重，随机初始化最外层的线性回归单元权重，然后用BP算法对深度回归网络所有权重进行学习；利用活跃用户和热门项目的用户隐向量和项目隐向量的映射关系得到目标域上非活跃用户和非热门项目特征；根据目标域上非活跃用户和非热门项目特征，构建受限矩阵分解模型，预测任意用户对任意项目的评分，选择预测评分最高的项目作为用户的推荐结果；其中，所述受限矩阵分解模型的构建过程为： 其中，为5分制评分矩阵中用户对项目的评分，为任意项目的隐向量，为任意用户的隐向量，是两个正则化系数，为目标域热门项目和非热门项目的隐向量约束条件，为对目标域活跃用户和非活跃用户的隐向量约束条件，，，为热门项目，为非热门项目，为活跃用户，为非活跃用户，和分别表示5分制数值评分矩阵分解得到的用户和项目隐向量，表示非热门项目在源域中的隐向量通过映射关系得到非热门项目在目标域中的隐向量，表示非活跃用户在源域中的隐向量通过映射关系得到非活跃用户在目标域的隐向量，表示活跃用户的源域隐向量和目标域隐向量之间映射关系，表示热门项目的源域隐向量和目标域隐向量之间映射关系，源域即使用二元评分，目标域即使用5分制数值评分。

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