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龙图腾网获悉上海二三四五网络科技有限公司申请的专利一种基于用户行为序列的双聚类热门推荐方法及装置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：CN115129984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210738909.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于用户行为序列的双聚类热门推荐方法及装置是由李多海设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户行为序列的双聚类热门推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于用户行为序列的双聚类热门推荐方法及装置，所述方法包括：基于用户行为序列数据构建物品的网络图；使用GraphEmbedding方法得到各物品节点的向量表示；将物品节点的向量聚类至K个类簇；将用户产生过行为的物品按类簇划分为M个集合，获取每个用户的M个类簇的向量表示；计算用户对各类簇的偏好得分；根据用户的各类簇偏好得分，对用户在各类簇下的向量进行加权平均，得到用户的唯一兴趣向量表示；对用户的兴趣向量再进行聚类，获得每位用户的类簇；将各类簇下的用户行为进行统计，形成类簇热门列表；为每位用户推送其所在类簇下的热门列表。本申请采用双聚类算法，推荐结果准确率高，提高了推荐效果。

本发明授权一种基于用户行为序列的双聚类热门推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于用户行为序列的双聚类热门推荐方法，其特征在于，包括： S1，基于用户行为序列数据构建物品的网络图Graph，其中，每个用户行为序列包括该用户按照时间顺序对不同物品依次发生的多个用户行为，所述物品的网络图Graph是由用户点击的物品节点组成，一个物品节点代表用户行为所对应的一个物品； S2，使用GraphEmbedding方法得到各个物品节点的向量表示； S3，通过预设的聚类算法对物品节点的向量数据进行聚类，生成K个类簇，K为正整数； S4，将每个用户产生过行为的物品按照步骤S3中的类簇划分为M个集合，将各集合中的物品节点的向量数据进行加和平均，得到每个用户的M个类簇的向量表示，其中，M的范围为：[1，K]； S5，将用户在每个类簇下的行为距离当前日期的天数进行衰减累加，再进行比例计算，获得用户对其对应的每个类簇的偏好得分； S6，根据用户对其对应的每个类簇的偏好得分，对用户在各个类簇下的向量进行加权平均，得到用户的唯一兴趣向量表示； S7，将步骤S6生成的各用户的唯一兴趣向量使用预设的聚类算法再次进行聚类，记录每位用户的类簇； S8，将各类簇下的用户行为进行统计，计算每个物品的点击量，并按照其点击量进行降序排列，形成各类簇的热门列表； S9，为每位用户推荐其所在类簇下的热门列表； 所述步骤S5具体包括如下步骤： S51，设定参数：decay_rate，days_i，user_cluster_score；其中， decay_rate表示衰减率，其取值范围为：0，1； days_i表示该用户在某一类簇下的第i个行为日期距离当前日期的天数； user_cluster_score表示该用户在某一类簇下的偏好得分； S52，采用如下公式，将用户在其对应的每个类簇下的行为分别进行衰减累加： user_cluster_score＝sumdecay_rate^days_i； S53，将步骤S52计算得到的各个累加和分别进行比例计算，得到该用户在其对应的每个类簇下的偏好得分；其中，所述比例计算，为该用户在某一类簇下的偏好得分占该用户对应的所有类簇的偏好得分总和的比例。

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