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龙图腾网获悉深圳市神州云海智能科技有限公司申请的专利一种商品推荐方法、系统及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：CN113971595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202110763844.1，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种商品推荐方法、系统及设备是由邓其春;张永杰;丁磊;沈剑波;柏晓乐设计研发完成，并于2021-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种商品推荐方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种商品推荐方法、系统及设备，涉及信息推荐技术领域，能够有效地提高商品推荐服务的推荐准确度。该方法包括：通过获取session内的第一商品信息和用户信息，用户信息包括用户情绪信息和第二商品信息；根据第一商品信息建立商品邻接矩阵，并通过图编码公式和商品邻接矩阵，确定表示用户对商品短期的隐式兴趣表征变化的第一特征向量编码，再根据用户情绪信息和第二商品信息确定表示用户对商品短期的显式兴趣表征变化的第二特征向量编码，再根据第一特征向量编码和第二特征向量编码确定商品推荐分数，并根据商品推荐分数推荐商品。

本发明授权一种商品推荐方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种商品推荐方法，其特征在于，所述商品推荐方法包括： 获取会话控制session内的第一商品信息和用户信息，所述用户信息包括用户情绪信息和第二商品信息，其中，所述第一商品信息为用户在session内所点击的一系列商品的信息；用户通过语音与推荐系统所属的设备进行交互，所述推荐系统通过设备的语音识别功能获取到所述用户情绪信息，通过解析语音信息，确定表征用户情绪的信息中是否包含所述第二商品信息； 根据所述第一商品信息建立商品邻接矩阵，并通过图编码公式和所述商品邻接矩阵，确定第一特征向量编码，所述第一特征向量编码用于表示用户对商品短期的隐式兴趣表征变化； 根据所述用户情绪信息和所述第二商品信息确定第二特征向量编码，所述第二特征向量编码用于表示用户对商品短期的显式兴趣表征变化； 根据所述第一特征向量编码和所述第二特征向量编码，确定商品推荐分数，并根据所述商品推荐分数推荐商品； 其中，所述根据所述第一商品信息建立商品邻接矩阵，包括： 按预设的子序列长度，从所述第一商品信息中抽取多个商品子序列，其中每个商品子序列至少包含两个商品信息； 为所述多个商品子序列中的每一个商品对应的商品邻接对添加边，并统计边的总数量； 对所述边的总数量进行归一化，构建商品邻接矩阵； 所述根据所述第一商品信息建立商品邻接矩阵，并通过图编码公式和所述商品邻接矩阵，确定第一特征向量编码，包括： 通过所述商品邻接矩阵，统计所述第一商品信息中每个商品的相邻商品集合； 根据所述每个商品的相邻商品集合和所述图编码公式，计算每个商品对应的第一特征向量编码，所述图编码公式为： 其中，表示商品的特征向量编码；表示图神经网络中可学习的权重参数；表示所述商品的相邻商品集合；表示所述商品的相邻商品集合中商品的输入特征向量；表示所述商品输入特征向量；表示所述商品邻接矩阵中，商品关于商品的权重； 所述根据所述用户情绪信息和所述第二商品信息确定第二特征向量编码中，包括： 抽取所述第二商品信息中的每个商品对应的商品图片特征； 将所述用户情绪信息和所述商品图片特征输入训练好的神经网络中进行混合编码，并抽取最后一层序列的特征向量编码，得到所述第二特征向量编码； 所述根据所述用户情绪信息和所述第二商品信息确定第二特征向量编码中，包括： 对所述第二商品信息中的每个商品进行聚类，获取相应类别的聚类中心向量特征； 将所述用户情绪信息和所述聚类中心向量特征输入训练好的神经网络中进行混合编码，并抽取最后一层序列的特征向量编码，得到所述第二特征向量编码； 所述根据所述第一特征向量编码和所述第二特征向量编码，确定商品推荐分数，并根据所述商品推荐分数推荐商品中，包括： 根据所述第一特征向量编码和所述第二特征向量编码，确定融合特征向量编码； 根据所述融合特征向量编码对所述第一商品信息中的每个商品进行打分，得到商品推荐分数。

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