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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种家庭活动推荐方法、系统和电子设备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：CN114996320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210635525.7，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权一种家庭活动推荐方法、系统和电子设备是由杨春锐;张立臣设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种家庭活动推荐方法、系统和电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种家庭活动推荐方法、系统和电子设备，通过响应接收到的用户登录信息，后端服务器验证用户登录信息并发送消费数据的访问授权请求，当用户登录信息验证成功且收到授权许可时，通过后端服务器获取用户登录信息对应得消费数据，对消费数据进行数据预处理，得到预处理数据，对预处理数据进行聚类，得到多个目标数据簇、类别均值费用以及第一类别占比，再将各个目标数据簇内的类别数据分别输入到已训练的分类网络模型，得到第二类别占比，最后根据第一类别占比和第二类别占比选取推荐活动信息，再采用推荐活动信息构建推荐活动页面并展示。解决了现有的服务系统不能对用户的多种消费信息综合分析处理，并向用户推荐活动的问题。

本发明授权一种家庭活动推荐方法、系统和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种家庭活动推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 响应接收到的用户登录信息，通过后端服务器验证所述用户登录信息并发送消费数据的访问授权请求； 当所述用户登录信息验证成功且接收到授权许可时，通过所述后端服务器获取所述用户登录信息对应的消费数据； 对所述消费数据进行数据预处理，得到预处理数据； 对所述预处理数据进行聚类，得到多个目标数据簇、类别均值费用以及第一类别占比； 将各个所述目标数据簇内的类别数据分别输入到已训练的分类网络模型，得到第二类别占比； 根据所述第一类别占比和所述第二类别占比选取推荐活动信息，采用所述推荐活动信息构建推荐活动页面并展示； 所述对所述预处理数据进行聚类，得到多个目标数据簇、类别均值费用以及第一类别占比的步骤，包括： 提取所述预处理数据的消费类型特征和消费费用特征； 以预设的消费类型特征的向量为质心对所述预处理数据进行聚类，得到n个类型数据簇，n为正整数； 以所述消费费用特征的向量为质心对所述类型数据簇进行聚类，分别得到n-1个目标数据簇； 获取各个所述类型数据簇内的类型数据数量及其相应的类型消费费用； 分别对各个所述类型数据数量以及相应的所述类型消费费用进行求和计算，得到各个类型数据消费总额； 计算各个所述类型数据消费总额与相应的所述类型数据数量的比值，得到各个所述类型数据簇对应的类别均值费用； 计算各个所述类型数据消费总额与全部所述类型数据消费总额的第一消费比例，得到各个所述类型数据簇对应的第一类别占比； 所述将各个所述目标数据簇内的类别数据分别输入到已训练的分类网络模型，得到第二类别占比的步骤，包括： 将各个所述目标数据簇内的类别数据进行向量拼接，得到多个向量矩阵； 将各个所述向量矩阵分别输入到已训练的分类网络模型；所述分类网络模型包括卷积层和全连接层； 通过所述卷积层对各个所述向量矩阵进行卷积操作，得到多个向量特征； 通过所述全连接层计算所述向量特征与多个预设的类别特征之间的类别相似度； 通过所述全连接层将所述向量特征归类至所述类别相似度的最高值所属的分类类别； 分别对各个所述分类类别内向量特征的数量及其相应的目标消费费用进行求和计算，得到各个分类类别消费总额； 分别计算各个所述分类类别消费总额与全部所述分类类别消费总额的第二消费比例，得到各个所述分类类别对应的第二类别占比。

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