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龙图腾网获悉云袭网络技术河北有限公司申请的专利基于大数据的智能推荐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：CN120931371B 。

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：202511476524.2，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于大数据的智能推荐方法及系统是由段海卿;孟海彬;丁士鹏设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的智能推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于大数据的智能推荐方法及系统，涉及大数据分析技术领域。该方法包括采集用户历史行为数据，进行行为特征化分析，形成用户历史特征数据；采集历史产品数据，进行产品特征化分析，形成历史产品特征数据；根据用户历史特征数据和历史产品特征数据进行协同性分析，形成用户‑产品协同特征数据；获取用户当前行为数据，结合用户‑产品协同特征数据进行偏好推荐分析，形成用户偏好推荐数据。该方法能够合理准确的进行产品推荐分析。

本发明授权基于大数据的智能推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的智能推荐方法，其特征在于，包括： 采集用户历史行为数据，进行行为特征化分析，形成用户历史特征数据； 采集历史产品数据，进行产品特征化分析，形成历史产品特征数据； 根据所述用户历史特征数据和所述历史产品特征数据进行协同性分析，形成用户-产品协同特征数据； 获取用户当前行为数据，结合所述用户-产品协同特征数据进行偏好推荐分析，形成用户偏好推荐数据； 所述采集用户历史行为数据，进行行为特征化分析，形成用户历史特征数据，包括： 对不同的用户，分别提取出针对不同产品的行为数据，形成不同的用户产品历史行为数据； 对不同的所述用户产品历史行为数据进行参量化，形成对应的历史产品行为参量矩阵，其中，，m表示不同产品的编号，n表示不同行为参量的编号，表示用户在对应的编号为m的产品下对应的编号为n的行为参量的参数值； 对不同用户的不同所述历史产品行为参量矩阵进行归一化处理，形成对应的历史产品行为参量归一矩阵； 集合不同用户下所有的所述历史产品行为参量归一矩阵，形成所述用户历史特征数据； 所述采集历史产品数据，进行产品特征化分析，形成历史产品特征数据，包括： 根据所述历史产品数据，提取不同产品的产品历史信息； 根据不同的所述产品历史信息，进行参量化，形成对应的产品信息参量矩阵，其中，，i表示不同产品参量的编号，表示编号为m的产品对应的编号为i的产品参量的参数值； 以所述历史产品特征数据中不同产品为基准，聚类所述用户历史特征数据中相同产品对应的不同所述历史产品行为参量归一矩阵，形成不同产品对应的产品聚类行为参量矩阵集； 对不同的所述产品聚类行为参量矩阵集进行同对应的所述产品信息参量归一矩阵的协同性分析，形成产品对应的用户-产品协同信息； 集合不同的所述用户-产品协同信息，形成所述用户-产品协同特征数据； 所述对不同的所述产品聚类行为参量矩阵集进行同对应的所述产品信息参量归一矩阵的协同性分析，形成产品对应的用户-产品协同信息，包括： 对比所述产品信息参量归一矩阵和所述历史产品行为参量归一矩阵中的参量总数，并将较大的参量总数作为所要建立的多维坐标系的变量总数； 对参量总数较小的所有矩阵进行以单位量为参数值进行固定站位的参量扩充，使所有矩阵的参量总数均与所述多维坐标系的变量总数一致，形成不同的扩维后历史产品行为参量归一矩阵和扩维后产品信息参量归一矩阵，u表示所述产品聚类行为参量矩阵集中不同所述历史产品行为参量归一矩阵，k表示不同所述历史产品行为参量归一矩阵扩维后不同参量的编号，r表示所述产品信息参量归一矩阵扩维后不同参量的编号，且r的最大编号数与k的最大编号数相等； 将所述扩维后产品信息参量归一矩阵和不同所述扩维后历史产品行为参量归一矩阵映射在同一所述多维坐标系中，进行以所述扩维后产品信息参量归一矩阵为中心的协同性包络范围提取，形成对应的用户-产品协同信息。

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