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龍圖騰網獲悉上海二三四五網絡科技有限公司申請的專利一種基于用戶行為序列的雙聚類熱門推薦方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115129984B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210738909.1，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種基于用戶行為序列的雙聚類熱門推薦方法及裝置是由李多海設計研發完成，并于2022-06-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于用戶行為序列的雙聚類熱門推薦方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于用戶行為序列的雙聚類熱門推薦方法及裝置，所述方法包括：基于用戶行為序列數據構建物品的網絡圖；使用GraphEmbedding方法得到各物品節點的向量表示；將物品節點的向量聚類至K個類簇；將用戶產生過行為的物品按類簇劃分為M個集合，獲取每個用戶的M個類簇的向量表示；計算用戶對各類簇的偏好得分；根據用戶的各類簇偏好得分，對用戶在各類簇下的向量進行加權平均，得到用戶的唯一興趣向量表示；對用戶的興趣向量再進行聚類，獲得每位用戶的類簇；將各類簇下的用戶行為進行統計，形成類簇熱門列表；為每位用戶推送其所在類簇下的熱門列表。本申請采用雙聚類算法，推薦結果準確率高，提高了推薦效果。

本發明授權一種基于用戶行為序列的雙聚類熱門推薦方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于用戶行為序列的雙聚類熱門推薦方法，其特征在于，包括： S1，基于用戶行為序列數據構建物品的網絡圖Graph，其中，每個用戶行為序列包括該用戶按照時間順序對不同物品依次發生的多個用戶行為，所述物品的網絡圖Graph是由用戶點擊的物品節點組成，一個物品節點代表用戶行為所對應的一個物品； S2，使用GraphEmbedding方法得到各個物品節點的向量表示； S3，通過預設的聚類算法對物品節點的向量數據進行聚類，生成K個類簇，K為正整數； S4，將每個用戶產生過行為的物品按照步驟S3中的類簇劃分為M個集合，將各集合中的物品節點的向量數據進行加和平均，得到每個用戶的M個類簇的向量表示，其中，M的范圍為：[1，K]； S5，將用戶在每個類簇下的行為距離當前日期的天數進行衰減累加，再進行比例計算，獲得用戶對其對應的每個類簇的偏好得分； S6，根據用戶對其對應的每個類簇的偏好得分，對用戶在各個類簇下的向量進行加權平均，得到用戶的唯一興趣向量表示； S7，將步驟S6生成的各用戶的唯一興趣向量使用預設的聚類算法再次進行聚類，記錄每位用戶的類簇； S8，將各類簇下的用戶行為進行統計，計算每個物品的點擊量，并按照其點擊量進行降序排列，形成各類簇的熱門列表； S9，為每位用戶推薦其所在類簇下的熱門列表； 所述步驟S5具體包括如下步驟： S51，設定參數：decay_rate，days_i，user_cluster_score；其中， decay_rate表示衰減率，其取值范圍為：0，1； days_i表示該用戶在某一類簇下的第i個行為日期距離當前日期的天數； user_cluster_score表示該用戶在某一類簇下的偏好得分； S52，采用如下公式，將用戶在其對應的每個類簇下的行為分別進行衰減累加： user_cluster_score＝sumdecay_rate^days_i； S53，將步驟S52計算得到的各個累加和分別進行比例計算，得到該用戶在其對應的每個類簇下的偏好得分；其中，所述比例計算，為該用戶在某一類簇下的偏好得分占該用戶對應的所有類簇的偏好得分總和的比例。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海二三四五網絡科技有限公司，其通訊地址為：200135 上海市浦東新區楊高北路528號14幢1-5層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。