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龍圖騰網獲悉廈門市民數據服務股份有限公司申請的專利基于機器學習的政務預約服務推薦方法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：CN114595850B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210118700.5，技術領域涉及：G06Q10/02；該發明授權基于機器學習的政務預約服務推薦方法是由林佳旻;林晨設計研發完成，并于2022-02-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的政務預約服務推薦方法在說明書摘要公布了：本發明公開的基于機器學習的政務預約服務推薦方法，分為多種場景進行推薦，場景一進行了數據聯動，豐富數據來源，可根據各政務部門的個人記錄推薦需辦理事項，場景二結合用戶基本信息、行為數據構建用戶畫像，構造用戶特征，根據服務和預約事項的性質等信息構造物品特征，基于物品相似度模型和用戶畫像，計算物品評分，采用聚類的方式對用戶進行劃分，對新老用戶均能個性化定制，推薦可能的辦事事項；場景三利用了用戶的地理位置坐標和各待辦事項網點的地理位置坐標，利用分類算法對坐標位置進行分類后加權計算給出建議最近辦事網點，實現針對不同場景不同類型用戶進行事項的推薦，使用戶在使用預約辦事模塊時更加便捷，提高辦事效率。

本發明授權基于機器學習的政務預約服務推薦方法在權利要求書中公布了：1.基于機器學習的政務預約服務推薦方法，基于特定場景為用戶推薦待辦事項，其特征在于： 所述特定場景包括場景二； 場景二 B1、用戶進入預約辦事模塊，獲取用戶身份信息，并根據用戶身份信息獲取用戶在一定時間周期內行為信息，該行為信息包含一定時間周期內的訪問服務記錄和預約使用記錄； B2、依據用戶的身份信息和行為信息構建用戶畫像并根據用戶畫像對用戶進行聚類，根據用戶是否使用過預約事項服務將用戶分為Ⅰ類和Ⅱ類，所述Ⅰ類為使用過預約事項服務的用戶，所述Ⅱ類為未使用過預約事項服務的用戶，若用戶分類結果為Ⅰ類，進入B3，若用戶分類結果為Ⅱ類，進入B4； B3、基于用戶畫像和聚類結果，以相同聚類結果中用戶中的Ⅰ類用戶的訪問記錄和預約使用記錄的數據為基礎，計算并選擇相似度最高的服務事項進行推薦； 或者，提取用戶訪問過的服務和事項數據，基于服務和事項的特征計算相似度，根據用戶歷史行為數據將相似度評分疊加，得到對目標事項的評分，計算并選擇概率最大的待推薦事項推薦給用戶； B4、若用戶進入預約辦事模塊前近n日無訪問服務，為該用戶推薦同聚類結果用戶中Ⅱ類用戶中最近預約量最大的事項；若用戶進入預約辦事模塊前近n日有訪問服務，則以該用戶近n日訪問的服務為數據基礎，通過排序選取相似度最高的服務事項進行推薦； 或者，以同聚類結果用戶中的Ⅱ類用戶的目標事項的評分為數據基礎，計算并選擇概率最大事項推薦給用戶； B3或B4中相似度的計算：以天和用戶個人為單位進行對各服務訪問次數和預約事項次數進行統計，得到訓練集X1（user_id，date，服務1訪問次數，服務2訪問次數，…，服務p’訪問次數，事項1預約次數，事項2預約次數，...，事項q’預約次數，其中P’≥1，q’≥1，計算訓練集X1中各服務事項間的相似度并進行排序，選擇相似度最高的事項進行推薦； B3或B4中概率的計算：對用戶訪問過的服務和事項作為物品構建特征集M2（物品id，特征1，特征2，…，特征m），其中m≥1，將用戶預約過的事項及訪問過的服務和待推薦事項作為神經網絡模型的輸入特征，對輸入的特征用embedding的方法構造低維稠密向量，通過神經網絡模型計算物品間相似度，并將輸出的相似度在該用戶所有歷史行為層面上疊加，得到用戶對目標事項的評分，對評分做和運算后進行歸一化，最終得到待推薦事項的概率，根據概率大小排序后將概率最大事項推薦給用戶。

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廈門市民數據服務股份有限公司，其通訊地址為：361000 福建省廈門市軟件園三期誠毅北大街62號109單元1418號；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”。