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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种融合新颖度的多领域内容推荐方法和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：CN116257697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310229536.X，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种融合新颖度的多领域内容推荐方法和系统是由冯文龙;张兴浩;黄梦醒;张雨设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合新颖度的多领域内容推荐方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合新颖度的多领域内容推荐方法和系统，本发明基于BiasSVD模型优化分解用户项目评分矩阵，加入新颖度因子预测用户评分矩阵，缓解传统模型因数据稀疏而造成的推荐效果不理想等问题；基于用户特征信息计算相似度，解决传统推荐算法过度依赖历史数据导致冷启动问题，也使得推荐结果更贴近真实评分，提高了推荐准确度；引入用户之间的新颖度关系，提高传统协同过滤推荐算法推荐结果的新颖性。本申请公开的方法能够缓解评分数据稀疏的问题，且能提升推荐结果的新颖性，使得推荐结果不会过于单一从而造成用户审美疲劳。

本发明授权一种融合新颖度的多领域内容推荐方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合新颖度的多领域内容推荐方法，其特征在于，该方法主要包括以下步骤： S1,建立用户项目评分矩阵，将用户历史项目评分数据处理成m*n的用户项目评分矩阵R，其中m表示用户数，n表示项目数； S2,对用户项目评分矩阵进行分解，将用户项目评分矩阵分解成两个维数较低的评分矩阵P和Q的乘积； S3，根据BiasSVD评分预测公式构建模型的损失函数： ； 其中，是正则化项，防止出现过拟合，其中矩阵中的元素表示用户u对项目i的真实评分，pu表示的是P矩阵中的一行数据，qi表示的是Q矩阵的一列数据，bu和bi分别表示用户偏执项和项目偏执项； S4,使用梯度下降法对损失函数进行优化，分别对参数求偏导并对其沿梯度下降最快的方向计算得到更新公式； S5,利用用户项目历史信息计算新颖度因子，融入步骤S2获得的P和Q矩阵预测未评分项目评分； S6,将用户的性别、年龄和职业特征融入相似度计算，选取占用不同比例的用户特征相似度和皮尔逊相似度，以最优相似度预测未评分项目评分； S7,取步骤S6所得评分最高的前多个项目推荐给用户； 所述步骤S5新颖度因子计算公式为： ; 其中，，； F为用户访问项目总次数中同类项目次数所占的比重， 为访问某类项目次数， 为访问项目总次数； T为用户访问同类项目上一次的时间和这一次的时间间隔， 为当前访问时间； 为上次访问时间； 所述步骤S6相似度计算公式为： ; 其中，为用户特征相似度，其计算公式为: ； 其中，； 上式中，和分别代表用户i性别、年龄和其中一个职业属性量化后的值；，，分别代表用户j性别、年龄和其中一个职业属性量化后的值； 其中，Pearson为皮尔逊相似度，计算公式为： ； 其中，表示用户u1对项目i的评分,表示用户u2对项目i的评分，代表用户u1评分过的项目的平均分,代表用户u2评分过的项目的平均分。

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