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龙图腾网获悉北京飞天经纬科技股份有限公司申请的专利一种基于用户标签的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：CN121391429B 。

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：202511947462.9，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于用户标签的推荐方法及系统是由刘允锋;刘芳;刘云设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户标签的推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电子商务和信息推荐技术领域，尤其涉及一种基于用户标签的推荐方法及系统。本发明通过构建用户分层标签体系，并未生成的多维度用户标签集计算权重，能够有效地确定用户标签的重要性；利用时间衰减函数对用户标签集中的标签的权重进行周期性衰减更新，能够通过动态更新捕捉兴趣漂移；基于商品数据构建商品‑标签知识图谱计算的商品特征向量，能够有效地确定商品特征；并计算商品特征向量与用户特征向量的相似度，基于相似度确定推荐商品，能够准确地确定推荐商品；并基于预设周期内用户在推荐商品页面的点击率、转化率以及停留时长确定的综合得分确定推荐状态，并基于推荐状态调整相应的参数。本发明提高推荐的效率。

本发明授权一种基于用户标签的推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于用户标签的推荐方法，其特征在于，包括： 周期性获取目标用户和候选商品的原始数据，包括用户行为数据、用户属性数据和商品数据； 基于所述用户行为数据和所述用户属性数据，通过构建用户分层标签体系，生成多维度用户标签集，并为每一用户标签计算权重，其中，权重基于用户行为的类型确定； 利用时间衰减函数对所述用户标签集中的标签的所述权重进行周期性衰减更新，以得到动态用户标签集； 将所述动态用户标签集向量化，得到用户特征向量； 基于所述商品数据构建商品-标签知识图谱，并将所述候选商品基于所述知识图谱分别向量化，得到多个商品特征向量； 分别计算所述用户特征向量与每个所述商品特征向量的相似度，并基于相似度确定预设数量的推荐商品； 将预设数量的所述推荐商品对用户进行推荐，基于预设周期内用户在推荐商品页面的点击率、转化率以及停留时长确定综合得分，并基于综合得分确定推荐状态，并基于推荐状态调整时间衰减函数参数，且基于调整后的推荐状态调整所述用户分层标签体系的层级数； 所述基于综合得分确定推荐状态，包括： 若综合得分大于或等于预设综合得分，确定推荐状态合格； 若综合得分小于预设综合得分，确定推荐状态不合格； 所述基于推荐状态调整时间衰减函数参数，包括： 若推荐状态不合格，则获取多个用户在预设周期内的所述综合得分； 计算多个所述综合得分的方差； 若方差小于预设方差，则基于预设方差与方差的差值增加时间衰减函数参数，且时间衰减函数参数的增加幅度与差值成正比。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京飞天经纬科技股份有限公司，其通讯地址为：100012 北京市朝阳区北苑东路19号院2号楼27层2709；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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