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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改进聚类算法和Catboost模型的家电维修冷启动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：CN116361675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310071190.5，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于改进聚类算法和Catboost模型的家电维修冷启动推荐方法是由雷建军;吴金红;朱祥伟;许加炜设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进聚类算法和Catboost模型的家电维修冷启动推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于家庭维修推荐系统冷启动技术领域，具体涉及一种基于改进聚类算法和Catboost模型的家电维修冷启动推荐方法，包括：将获得的社区信息与用户信息融合起来形成新的用户画像；对小区用户进行统计，将用户分为用户群1和用户群2；对于用户群1，采用改进聚类算法进行聚类，得到相似用户群，将相似用户群的中偏好产品数量最多的服务进行推荐；对于用户群2，根据新的用户画像采用Catboost模型进行分类预测并推荐。本发明通过双推荐的方式进行推荐，使用易获取的社区信息作为辅助信息，扩展了用户维度，更多的信息可以使分类模型更加容易学习特征与分类预测的关系，加强了分类预测的精度，从而准确地为用户推荐产品。

本发明授权一种基于改进聚类算法和Catboost模型的家电维修冷启动推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进聚类算法和Catboost模型的家电维修冷启动推荐方法，其特征在于，包括： S1：获取原始用户信息与所在城市的社区信息，将获得的社区信息与用户信息融合起来形成新的用户画像； S2：根据新用户画像的历史家庭维修历史的服务数据的订单数对小区用户进行统计，将订单数小于N的用户分为用户群1，将大于N的用户分为用户群2； S3：对于用户群1，采用改进K-means聚类算法进行聚类，得到相似用户群，将相似用户群的中偏好产品数量最多的top1服务对用户进行推荐； 对于用户群1，采用改进聚类算法进行聚类，包括： S31：选择K个社区位置作为各个簇的聚类的初始中心，并设置迭代次数； S32：统计用户群1中的用户与选择出的K个聚类中心的距离，通过多次迭代将用户群1中的用户沿着距离最小的聚类中心加入到其簇群中，对于孤立用户，计算孤立用户与各个簇中的用户之间的相似度，将该点的用户分配到相似度最高的簇中； 所述孤立用户：聚类后还没有加入簇群的用户和聚类后簇内的用户距离中心点超过平局距离三倍的用户； S33：计算簇中的中心，更新簇的中心点； S34：重复步骤S32-S33，直到簇中样本不再发生变化，得到相似用户群体； 所述相似度计算，包括： 根据用户的新画像将用户的社区信息分为类别型特征和数值型特征，首先计算孤立用户与簇中的用户的类别型特征的相似度，再计算孤立用户与簇中的用户的数值型特征的相似度，将类别型特征的相似度和数值型特征的相似度相乘，得到孤立用户与簇中的用户的最终相似度； 计算数值型特征的相似度，包括： 其中，Snu1,u2表示孤立用户u1与簇中用户u2之间的数值型特征相似度，Wi表示第i类特征的权重，表示第i类数值型特征的最大值，表示第i类数值型特征的最小值，ni表示第i类数值型特征； S4：对于用户群2，根据社区信息采用Catboost模型对用户的维修服务进行分类预测，得到推荐的服务。

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