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龙图腾网获悉上海赢可通信息科技有限公司申请的专利一种面向行业数据库的商品智能检索与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：CN121256150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511813266.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种面向行业数据库的商品智能检索与推荐方法是由刘兴钦;綦文霞;孙治国设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向行业数据库的商品智能检索与推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向行业数据库的商品智能检索与推荐方法，本发明涉及数据处理技术领域，通过交互接口获取用户输入的待检索内容，提取商品关键词，并在行业数据库中进行模糊检索，生成候选商品集合；进一步从检索日志中提取候选商品的点击率、查阅时间和成交率，构建检索匹配模型计算检索匹配指数，生成检索商品序列展示给用户；同时，从检索商品序列中提取优先商品，根据优先商品的序列号从商品关联表中提取推荐商品，生成推荐商品序列，与检索商品序列同步展示给用户，以实现精准的商品推荐。

本发明授权一种面向行业数据库的商品智能检索与推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种面向行业数据库的商品智能检索与推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一，基于交互接口获取用户输入的待检索内容，提取待检索内容中的商品关键词：A1,A2,...,Aj，其中，j代表商品关键词总数； 基于商品关键词联合预构建的行业数据库执行检索操作，确定符合商品关键词的所有候选商品，并生成候选商品集合； 步骤二，从行业数据库中获取符合商品关键词的候选商品集合中所有候选商品所关联的检索日志，提取各候选商品在对应商品关键词的检索日志下所关联的点击率、查阅时间以及成交率的具体方式为： 提取任意一个商品关键词Ai所关联的候选商品集合； 从行业数据库中获取检索日志表，其中，检索日志表包含商品ID、会话ID、行为类型、行为时长、成交标志； 行为类型包括点击行为； 行为时长表示用户点击商品后的查阅时间； 成交标志表示用户点击商品后是否完成购买，是代表完成购买，否代表未完成购买； 将商品关键词Ai所关联的候选商品集合表示为{a1,a2,...,am}，其中，m代表候选商品总数； 提取候选商品集合{a1,a2,...,am}中任意一个候选商品的商品ID：an，其中，n为计数索引，取值范围为1至m； 对于an，执行如下步骤： Step1：从检索日志表中统计查询商品关键词为Ai的唯一会话ID数量，作为总展示次数S； Step2：从检索日志表中统计查询商品关键词为Ai且商品ID为an且行为类型为点击的记录数量，作为商品ID为an的候选商品的点击次数C_click； Step3：计算点击率CTR，计算公式为CTR=C_clickS，其中，若S=0，设置CTR=0； Step4：从检索日志表中提取查询商品关键词为Ai且商品ID为an且行为类型为点击的所有记录，获取所有记录的行为时长并取算术平均值，作为查阅时间T_view，其中，若无点击记录时，设置T_view=0； Step5：从检索日志表中统计查询商品关键词为Ai且商品ID为an且行为类型为点击且成交标志为是的记录数量，作为成交次数C_purchase； Step6：计算成交率CR，计算公式为CR=C_purchaseC_click，其中，若C_click=0，设置CR=0； 重复上述步骤，确定候选商品集合中的所有候选商品在对应商品关键词的检索日志下所关联的点击率、查阅时间以及成交率； 构建检索匹配模型计算各候选商品与商品关键词的检索匹配指数的具体方式为： 商品关键词为Ai所关联的候选商品集合{a1,a2,...,am}中的任意一个商品ID为an的候选商品的点击率CTR、查阅时间T_view以及成交率CR； 计算候选商品集合{a1,a2,...,am}中所有候选商品的查阅时间的最大值T_max和最小值T_min，利用最大值T_max和最小值T_min计算查阅时间T_view所关联的归一化查阅时间T_norm，计算步骤为： 若T_max≠T_min，T_norm=T_view-T_minT_max-T_min； 若T_max=T_min，T_norm=0.5； 采用ML=ω1×CTR+ω2×T_norm+ω3×CR计算商品ID为an的候选商品所关联的检索匹配指数ML，其中，ω1、ω2、ω3均为预设权重，且满足ω1+ω2+ω3=1，ω1、ω2、ω3均属于[0,1]； 重复上述步骤，确定候选商品集合{a1,a2,...,am}中所有候选商品的检索匹配指数； 利用所确定的检索匹配指数结合候选商品集合生成检索商品序列RPS，展示给用户； 步骤三，从检索商品序列中提取优先商品的具体方式为： 从检索商品序列RPS中提取所有检索商品子序列中的首个商品，并按照检索商品子序列的排列顺序排列为优先商品序列a1',a2',...,aj'，基于优先商品在检索商品序列中的序列号，于行业数据库中提取与对应优选商品的序列号关联数量的推荐商品的具体方式为： 获取优先商品序列a1',a2',...,aj'； 确定j个优先商品各自所关联的推荐商品的权重系数； 其中，计算任意一个商品ID为ai'的优先商品的推荐商品的权重系数为Wi=1i； 统计j个优先商品的权重系数的总和W_total=ΣWi，i∈[1,j]； 计算任意一个优先商品的推荐数量占比Pi=WiW_total； 获取预设的推荐商品总数N_total，计算任意一个优先商品的推荐商品数量N_total_i=floorPi*N_total，其中，floor为向下取整函数； 对于任意一个商品ID为ai'的优先商品，从商品关联表中提取关联权重最高的前N_total_i个商品作为其关联的推荐商品； 同理，确定所有优先商品所关联的推荐商品； 并将所有推荐商品基于各优先商品的序列号生成推荐商品序列，与检索商品序列同步展示给用户。

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