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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种融合库存信息的多样性推荐优化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：CN119579284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411742675.3，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种融合库存信息的多样性推荐优化方法是由钱洋;王梦丽;姜元春;孙见山;袁昆设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合库存信息的多样性推荐优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合库存信息的多样性推荐优化方法，包括：1.构建用户和商品的数据集合；2.构建矩阵分解模型；3.构建效用最大化函数；嵌入商品库存约束、商品类型约束对推荐结果进行优化；4.采用启发式算法求解用户对于商品的预测评分，并获取最终推荐结果。本发明采用了矩阵分解的商品推荐模型，同时融合了商品的库存信息，减少了推荐系统推荐缺货产品的情况，从而能提高系统推荐公平性和用户对平台的满意度。

本发明授权一种融合库存信息的多样性推荐优化方法在权利要求书中公布了：1.一种融合库存信息的多样性推荐优化方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1、定义用户集合，商品集合；其中，表示第m个用户，表示第n件商品，将第n件商品的库存记为∈，表示库存集合；M表示用户总数，N表示商品总数； 获取用户-商品评分矩阵，令中第m行第n列元素表示第m个用户对第n个商品的真实评分；表示实数； 步骤2、构建并训练基于矩阵分解的商品推荐模型，用于生成第m个用户的原始推荐列表； 步骤3、构建多样性商品推荐模型，包括：目标函数F和流行度约束、类型约束、库存约束； 步骤4、利用启发式算法对多样性商品推荐模型的目标函数F进行重构，得到重构后的目标函数'； 步骤4.1、利用式11和式12分别得到第m个用户在过去对第类商品中第件商品的评论比例以及推荐给第m个用户的第类商品中第件商品的比例； 11 12 式11和式12中，为第m个用户评分过的商品集合，表示中的商品数量，表示第m个用户的评分商品集合中第件商品；表示推荐给第m个用户的商品列表中第件商品；和分别表示第类商品中第件商品与第件商品的分数； 步骤4.2、利用式13得到推荐给第m个用户的第类商品中第件商品调节权重后的商品比例，从而利用式14得到与的接近值； 13 14 式13中，表示商品比例的调节权重，且； 步骤4.3、利用式15得到第m个用户重构后的目标函数： 15 式15中，表示调节权重，且；表示第m个用户对第n件商品的最优预测评分； 步骤5、在流行度约束、类型约束、库存约束下对重构后的目标函数进行求解，得到第m个用户的最优推荐列表。

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