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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兴趣偏好的电商平台商品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：CN115311056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211010389.9，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于兴趣偏好的电商平台商品推荐方法是由肖寒春;安旭斌;韦世红;李暾;肖云鹏;万鑫;张健;胡波建设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于兴趣偏好的电商平台商品推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于商品推荐管理技术领域，具体涉及一种基于兴趣偏好的电商平台商品推荐方法；该方法包括：获取用户数据，对用户数据进行预处理；提取预处理后用户数据输入到基于兴趣偏好的电商平台商品推荐模型中，得到针对用户的商品推荐结果，电商平台根据商品推荐结果对用户进行商品推荐；本发明对显式反馈信息进行补偿，提取隐藏信息，融合显式反馈信息和隐藏信息使得本发明捕获用户对商品的兴趣偏好的结果更准确，刺激用户消费欲望，实用性高。

本发明授权一种基于兴趣偏好的电商平台商品推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于兴趣偏好的电商平台商品推荐方法，其特征在于，包括：获取用户数据，对用户数据进行预处理；提取预处理后用户数据输入到基于兴趣偏好的电商平台商品推荐模型中，得到针对用户的商品推荐结果，电商平台根据商品推荐结果对用户进行商品推荐； 采用基于兴趣偏好的电商平台商品推荐模型对数据进行处理的过程包括： S1：根据用户数据获取显式反馈信息并提取相关属性；相关属性包括用户自身属性、用户活跃度、兴趣偏好度、商品基本属性、兴趣激励因子； S2：采用差分图自编码器对显式反馈信息进行补偿，得到补偿后的反馈信息邻接矩阵； 采用差分图自编码器对显式反馈信息进行补偿的过程包括：差分图自编码器包括编码器和解码器；根据显式反馈信息得到显式反馈信息矩阵；采用编码器将显式反馈信息矩阵映射到隐变量特征空间，得到隐特征表示；采用解码器将隐特征表示映射到原始的样本空间，得到补偿后的反馈信息邻接矩阵； S3：采用极深因子分解机提取用户数据的隐藏信息，得到用户特征表示；采用极深因子分解机提取用户数据的隐藏信息的过程包括：极深因子分解机包括CIN和DNN； 对用户自身属性、兴趣激励因子和商品基本属性进行one‑hot编码和嵌入表示处理，得到用户数据的原始特征； 采用DNN对用户数据的原始特征进行处理，得到隐式特征交互； 采用CIN对用户数据的原始特征进行处理，得到显式特征交互； 对隐式特征交互和显式特征交互进行加权聚合，得到用户特征表示； S4：采用图注意力神经网络对相关属性、反馈信息邻接矩阵、用户特征表示进行处理，得到用户的商品推荐结果；采用图注意力神经网络对相关属性、反馈信息邻接矩阵、用户特征表示进行处理的过程包括： 根据用户活跃度和用户自身属性计算内部因素值；根据商品基本属性和兴趣激励因子计算外部因素值并将外部因素作为商品节点特征； 将内部因素值和用户特征表示聚合，得到用户节点特征； 采用图注意力神经网络，根据反馈信息邻接矩阵、用户节点特征和商品节点特征计算关注度； 对关注度进行归一化处理，得到注意力系数； 根据注意力系数和用户的兴趣偏好度计算商品对用户的推荐指数；对推荐指数进行排序，取前N个商品作为用户的商品推荐结果。

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