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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于霍克斯过程的非等间隔采样时间序列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：CN119809767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510009346.6，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于霍克斯过程的非等间隔采样时间序列推荐方法是由段思睿;刘一博;陈莉;王蓉;肖云鹏;李暾设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于霍克斯过程的非等间隔采样时间序列推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于电商推荐领域，具体涉及一种基于霍克斯过程的非等间隔采样时间序列推荐方法；该方法包括：获取用户商品交互数据并根据用户商品交互数据得到非等间隔采样时间序列；采用循环霍克斯方法对非等间隔采样时间序列的缺失数据进行填补，得到等间隔采样时间序列；采用多元霍克斯方法和自注意力机制对等间隔采样时间序列进行处理，最终得到用户对商品的评分；将评分最高的K个商品向用户推荐；本发明能够有效提高电商推荐系统的准确率，实现精准的个性化推荐效果。

本发明授权一种基于霍克斯过程的非等间隔采样时间序列推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于霍克斯过程的非等间隔采样时间序列推荐方法，其特征在于，包括： S1：获取用户商品交互数据并根据用户商品交互数据得到非等间隔采样时间序列； S2：采用循环霍克斯方法对非等间隔采样时间序列的缺失数据进行填补，得到等间隔采样时间序列； S3：采用多元霍克斯方法和自注意力机制对等间隔采样时间序列进行处理，得到用户对商品的评分；该过程包括： S31：采用多元霍克斯过程对等间隔采样时间序列进行处理，得到用户的粗粒度偏好表示和细粒度偏好表示；得到用户的粗粒度偏好表示和细粒度偏好表示的公式为： ； ； 其中，表示用户u对商品i的基础喜爱程度即用户的粗粒度偏好表示；表示商品h与用户u的交互时刻发生到当前时间t的时间衰减函数；表示商品h对当前商品i的激发程度；为用户u的细粒度偏好表示，表示历史事件影响力的衰减率；表示用户u在时间t之前的历史等间隔采样时间序列；表示商品i的嵌入表示，表示用户u的嵌入表示，表示商品h的嵌入表示； S32：采用自注意力机制计算粗粒度偏好权重和细粒度偏好权重； S33：根据用户的粗粒度偏好表示、细粒度偏好表示、粗粒度偏好权重和细粒度偏好权重计算多元霍克斯评分并进行归一化处理得到最后的用户对商品的评分； S4：将评分最高的K个商品向用户推荐。

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