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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于属性知识引入的协同过滤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：CN115203580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210669159.7，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于属性知识引入的协同过滤推荐方法是由殷风景;张鑫;潘岩;肖卫东;赵翔;徐浩;雷军设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于属性知识引入的协同过滤推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于推荐技术领域，公开了基于属性知识引入的协同过滤推荐方法，包括：构建基于用户直接信息和间接信息的属性体系；基于带L1惩罚项的逻辑回归模型的特征选取；基于双向量拼接的用户行为向量与用户属性知识向量的融合；并将协同过滤、基于用户属性知识计算近邻和用户属性知识与行为向量融合集成形成三重混合推荐，所述三重混合推荐通过利用属性信息，并通过加权投票方式将用户属性、行为数据和协同过滤的推荐融合起来。本发明通过构建与引入属性信息，集成行为数据信息，在进行嵌入式特征选取和向量拼接相似计算的基础上，建立三重混合推荐模型将用户属性和协同过滤结合起来，提升了推荐的效果。

本发明授权基于属性知识引入的协同过滤推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于属性知识引入的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 定义用户直接信息和间接信息，基于此构建用户的属性体系；所有属性的集合生成用户属性的整个维度； 为筛选信息量大、区分度高的关键特征，采用基于带L1惩罚项的逻辑回归模型的方式进行特征选取； 针对用户属性知识和行为数据分别进行向量化，将用户行为向量与用户属性知识向量进行拼接，形成属性和行为融合的推荐； 基于L1惩罚项的属性知识嵌入选取方法和用户属性知识嵌入协同过滤构建三重混合推荐，所述三重混合推荐通过利用属性信息，丰富用户的兴趣偏好表达，提高用户之间的相似性计算的精准性，并通过加权投票方式将用户属性和协同过滤融合起来； 定义用户间接属性，使用用户行为关联的项目信息进行关联，如果用户对某个项目评分很高，该项目所具有的属性将在用户相应的属性维度中被点亮；一个项目可能有多个属性，因此一个评分可能会点亮用户属性知识空间中的多个维度；如果用户从未对具有相同属性的任何项目进行评分，或者评分不够好，则用户属性向量中对应那些项目属性的元素值将为0；每当用户对一个具有一个或多个属性的项目进行评分，并且评分比较好时，与这些项目属性对应的用户属性维度就将会增加； 所述构建基于用户直接信息和间接信息的属性体系，包括： 用ADV代表用户属性知识维度中的元素值，ADV是每轮计算的值，则有以下： j表示第j项，k表示项目的属性； i表示所考察的用户i，z表示第z个用户属性知识维度，n和p分别是项目总数和项目属性总数； 对于用户直接属性，直接按照直接属性生成特征空间，按照是否具有对应维度上的属性对直接属性值advd进行量化： x表示第x个属性。

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