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龙图腾网获悉上海江丰家具集团有限公司申请的专利基于AI驱动的适老化家具环保材料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：CN121144372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511678831.9，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权基于AI驱动的适老化家具环保材料推荐方法及系统是由江文宏;顾倩霞;李祝林;汤家兰;张梦设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI驱动的适老化家具环保材料推荐方法及系统在说明书摘要公布了：基于AI驱动的适老化家具环保材料推荐方法及系统，包括，构建在线环保材料推荐平台，根据用户的适老化需求数据和材料反馈数据获取用户的需求完备性系数和材料反馈特征集，根据用户的需求完备性系数和材料反馈特征集启动不同的推荐机制，生成用户的环保材料推荐列表，当用户的需求完备性系数和材料反馈特征集不符合预设要求时，则根据用户的反馈浏览记录启动行为推荐机制。本发明解决传统推荐方法效率低、精准度差、环保评估不全面的问题，最终输出匹配度高、环保性优、适配适老化需求的材料推荐结果，为适老化家具设计与材料选型提供智能化支撑。

本发明授权基于AI驱动的适老化家具环保材料推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI驱动的适老化家具环保材料推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤s1：构建在线环保材料推荐平台，在线环保材料推荐平台内设置有需求数据库和材料属性数据库，需求数据库用于存储用户的适老化需求数据、反馈浏览记录和材料反馈数据，材料属性数据库用于存储不同环保材料的材料属性数据； 步骤s2：根据用户的适老化需求数据和材料反馈数据获取用户的需求完备性系数和材料反馈特征集，包括： 预设适老化需求参数完整列表以及适老化需求参数完整列表中各类型参数的重要性权重，适老化需求参数完整列表包括适老化需求数据中的所有参数，将用户的适老化需求数据与适老化需求参数完整列表进行参数类型匹配，将适老化需求参数完整列表中与用户的适老化需求数据包含的参数类型一致的参数标记为第一参数，根据适老化需求参数完整列表中的第一参数以及第一参数的重要性权重获取用户的需求完备性系数； 同理，预设环保材料完整列表以及当前材料用途条件下环保材料完整列表中各类型环保材料的重要性权重，环保材料完整列表包括各类型环保材料，将用户的材料反馈数据与环保材料完整列表进行参数类型匹配，将环保材料完整列表中与用户的材料反馈数据包含的环保材料一致的环保材料标记为第二参数，根据环保材料完整列表中的第二参数以及第二参数的重要性权重获取用户的体验完备性系数； 根据用户的需求完备性系数和材料反馈特征集启动不同的推荐机制，生成用户的环保材料推荐列表，所述推荐机制包括需求优先推荐机制、体验优先推荐机制和综合推荐机制，当用户的需求完备性系数和材料反馈特征集不符合预设要求时，则根据用户的反馈浏览记录启动行为推荐机制； 其中，基于需求优先推荐机制生成环保材料推荐列表的过程包括： 将用户的适老化需求数据与需求数据库内的其他用户的适老化需求数据进行相似度对比，获取其他用户的需求相似度，预设需求相似度阈值，将需求相似度大于需求相似度阈值的其他用户标记为关键用户； 预设关键用户参考数量阈值，获取关键用户数量，若关键用户数量小于关键用户参考数量阈值，则启动行为推荐机制，若关键用户数量大于等于关键用户参考数量阈值，则提取关键用户的材料反馈数据，从材料反馈数据中提取各类型环保材料在用户输入的材料用途条件下对应的综合反馈评分，根据各个关键用户的需求相似度以及各类型环保材料在当前材料用途条件下对应的综合反馈评分，获取各类型环保材料的评估评分，根据评估评分对各类型环保材料正序排名，生成环保材料推荐列表； 基于体验优先推荐机制生成环保材料推荐列表的过程包括： 基于用户的材料反馈数据获取各类型环保材料在用户输入的材料用途条件下对应的综合反馈评分，预设优秀评分阈值，判断是否存在对应的综合反馈评分大于等于优秀评分阈值的环保材料，若存在，则根据对应的综合反馈评分大于等于优秀评分阈值的环保材料构建用户的环保材料推荐列表； 若用户的材料反馈数据中不存在当前材料用途条件下对应的综合反馈评分大于等于优秀评分阈值的环保材料，则将用户的材料反馈数据与需求数据库内的其他用户的材料反馈数据进行相似度对比，获取其他用户的体验相似度，预设体验相似度阈值，将体验相似度大于体验相似度阈值的其他用户标记为关键用户； 预设关键用户参考数量阈值，获取关键用户数量，若关键用户数量小于关键用户参考数量阈值，则启动行为推荐机制，若关键用户数量大于等于关键用户参考数量阈值，则提取关键用户的适老化需求数据，根据用户的适老化需求数据对关键用户的适老化需求数据进行相同类型参数剔除，随后根据各个关键用户的体验相似度以及各个关键用户的适老化需求数据中各类型参数，生成用户的适老化需求推测数据； 根据用户的适老化需求推测数据和材料反馈数据启动综合推荐机制，生成用户的环保材料推荐列表； 启动综合推荐机制的过程包括： 根据用户的材料反馈数据获取当前材料用途条件下各个环保材料的各个单项功能评分，对各个环保材料的各个单项功能评分进行求和平均，获取各个单项功能平均评分； 将用户的适老化需求数据与需求数据库内的其他用户的适老化需求数据进行相似度对比，获取其他用户的需求相似度，将需求相似度大于预设需求相似度阈值的其他用户标记为关键用户，根据关键用户的材料反馈数据获取当前材料用途条件下各个单项功能综合评分； 获取各个环保材料的各个单项功能评分的初始需求权重，根据各个单项功能平均评分与各个单项功能综合评分调整各个单项功能评分的初始需求权重，获取各个单项功能评分的自适应需求权重； 根据用户的适老化需求数据、材料属性数据库中不同环保材料的材料属性数据以及各个单项功能评分的自适应需求权重，获取不同环保材料的匹配度，根据匹配度对各类型环保材料正序排名，生成环保材料推荐列表。

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