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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于协同过滤的多业务场景推荐建模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：CN120470183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510971724.9，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于协同过滤的多业务场景推荐建模方法及系统是由于丽娅;李传江;王英万;徐兆;李朝阳;尹宏鹏;江沛;刘善慧设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于协同过滤的多业务场景推荐建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及推荐系统技术领域，一种基于协同过滤的多业务场景推荐建模方法及系统，包括：获取初始数据集，对所述初始数据集进行归并划分，得到多个场景划分数据集，利用场景划分数据集构建随机游走向量集，基于多个随机游走向量集获取多个目标正‑负样本集，利用预设的划分比例，对所述多个目标正‑负样本集进行划分，得到训练样本集及测试样本集，构建优化网络模型，利用训练样本集对优化网络模型进行训练，得到训练网络模型，利用所述测试样本集确认所述训练网络模型为预设的目标网络模型后，利用训练网络模型及预确认的参考网络模型集获取性能参照图。本发明可提高对模型进行训练的准确性、降低对模型进行训练时所需的能耗。

本发明授权一种基于协同过滤的多业务场景推荐建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于协同过滤的多业务场景推荐建模方法，其特征在于，所述方法包括： 获取初始数据集，对所述初始数据集进行归并划分，得到多个场景划分数据集，其中，初始数据集中包括多个初始数据，且初始数据包括：用户识别码、执行时间、执行场景、内容标签、交互标签； 对多个场景划分数据集中每一个场景划分数据集均执行如下操作： 利用场景划分数据集构建用户‑交互图，对用户‑交互图执行随机游走操作，得随机游走向量集，汇总所述随机游走向量集，得到多个随机游走向量集； 基于多个随机游走向量集获取多个目标正‑负样本集，利用预设的划分比例，对所述多个目标正‑负样本集进行划分，得到训练样本集及测试样本集； 其中，所述基于多个随机游走向量集获取多个目标正‑负样本集，包括： 利用用户识别码，在多个随机游走向量集中识别出多个跨场景向量集，其中，用户识别码与跨场景向量集一一对应； 对多个跨场景向量集中每一个跨场景向量集均进行矩阵构建，得到多个用户行为矩阵； 对多个用户行为矩阵中每一个用户行为矩阵均执行如下操作： 在多个用户行为矩阵中依次提取出初始用户行为矩阵，并在多个用户行为矩阵中剔除所提取的初始用户行为矩阵，得到多个筛选用户行为矩阵； 利用预构建的余弦相似度关系式计算初始用户行为矩阵与多个筛选用户行为矩阵中每一个筛选用户行为矩阵的矩阵相似度，得到矩阵相似度集； 按照从大到小的顺序，对矩阵相似度集中的矩阵相似度进行排序，得到矩阵相似度序列； 利用预设的提取数值，在矩阵相似度序列中确认出多个提取矩阵相似度，利用多个提取矩阵相似度，在多个筛选用户行为矩阵中确认出多个提取相似度矩阵，其中，提取矩阵相似度的数量为所述提取数量； 利用所述多个提取相似度矩阵，在多个场景划分数据集中确认出相似执行项目集； 利用初始用户行为矩阵，在多个场景划分数据集中确认出目标正样本集，其中，目标正样本是指与内容标签存在交互标签的样本； 利用相似执行项目集，在多个场景划分数据集中确认出目标负样本集，其中，目标负样本是指在多个场景划分数据集中确认出在初始用户行为矩阵所对应的项目集及相似执行项目集中均未被执行的样本； 关联所述目标正样本集及目标负样本集，得到目标正‑负样本集，汇总目标正‑负样本集，得到多个目标正‑负样本集； 构建包括优化BPR函数及优化正则化强度函数的优化网络模型；利用训练样本集对优化网络模型进行训练，得到训练网络模型，利用所述测试样本集确认所述训练网络模型为预设的目标网络模型后，利用训练网络模型及预确认的参考网络模型集获取性能参照图，实现对训练网络模型的训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段2708号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。