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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图片模糊集的协同过滤推荐模型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：CN117009675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310884977.3，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于图片模糊集的协同过滤推荐模型是由王永;陈俊谕;邓江洲;王河洺;伍奇;郑磊;黑旭盛设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图片模糊集的协同过滤推荐模型在说明书摘要公布了：本发明提出的基于图片模糊集的协同过滤推荐模型，包括从数据库中获取和清理数据信息，以获得原始评分矩阵；基于图片模糊集理论，将评分矩阵转换为四个代表用户不同偏好程度的矩阵，分別为隶属矩阵、中立矩阵、非隶属矩阵以及拒绝矩阵；利用BeMF模型对偏好矩阵进行拟合以学习用户和物品的特征向量信息，并通过特征向量的内积来获取用户对为评分物品的图片模糊数；借助打分函数，对图片模糊数进行打分；通过多层感知机学习历史评分中潜在的全局用户偏好；结合图片模糊数的打分细粒度偏好和多层感知机的输出值全局偏好，形成综合预测值并排序以生成推荐物品列表。

本发明授权一种基于图片模糊集的协同过滤推荐模型在权利要求书中公布了：1.一种基于图片模糊集的协同过滤推荐模型，用以同时学习用户的细颗粒偏好信息和全局偏好信息，提高推荐质量，包括如下： 数据采集及准备模块，用于对数据库中收集的数据进行获取和清洗，以得到需要的原始评分矩阵； 偏好矩阵生成模块，用于对用户偏好程度的划分，基于图片模糊集理论将用户与物品原始的评分矩阵R按照偏好分数转换为四个不同且值只含0和1的偏好矩阵，即隶属矩阵M、中立矩阵N、非隶属矩阵H、拒绝矩阵W； 图片模糊数获取模块，用于获取用户对项目的图片模糊数，针对上述四个偏好矩阵，分别使用BeMF模型进行拟合，从而预测用户对物品的图片模糊数； 图片模糊数打分模块，用于对获取到得用户对项目的图片模糊数的进行量化比较，利用打分函数对得到的图片模糊数进行打分； 用户全局偏好挖掘模块，用于学习用户的全局偏好，其将用户的历史行为信息作为输入，通过多层感知机来学习用户的全局偏好以补充用户的偏好信息； 综合预测值计算模块，整合用户偏好细颗粒度挖掘模块和用户全局偏好挖掘模块的输出值以得到用户对物品的预测值； 推荐结果获取模块，对用户对未评分物品的综合预测值进行排序，选取前k个项目以生成用户的推荐物品列表。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区崇文路2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”。

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