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龍圖騰網獲悉深圳市神州云海智能科技有限公司申請的專利一種商品推薦方法、系統及設備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：CN113971595B 。

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：202110763844.1，技術領域涉及：G06Q30/0601；該發明授權一種商品推薦方法、系統及設備是由鄧其春;張永杰;丁磊;沈劍波;柏曉樂設計研發完成，并于2021-07-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種商品推薦方法、系統及設備在說明書摘要公布了：本申請提供一種商品推薦方法、系統及設備，涉及信息推薦技術領域，能夠有效地提高商品推薦服務的推薦準確度。該方法包括：通過獲取session內的第一商品信息和用戶信息，用戶信息包括用戶情緒信息和第二商品信息；根據第一商品信息建立商品鄰接矩陣，并通過圖編碼公式和商品鄰接矩陣，確定表示用戶對商品短期的隱式興趣表征變化的第一特征向量編碼，再根據用戶情緒信息和第二商品信息確定表示用戶對商品短期的顯式興趣表征變化的第二特征向量編碼，再根據第一特征向量編碼和第二特征向量編碼確定商品推薦分數，并根據商品推薦分數推薦商品。

本發明授權一種商品推薦方法、系統及設備在權利要求書中公布了：1.一種商品推薦方法，其特征在于，所述商品推薦方法包括： 獲取會話控制session內的第一商品信息和用戶信息，所述用戶信息包括用戶情緒信息和第二商品信息，其中，所述第一商品信息為用戶在session內所點擊的一系列商品的信息；用戶通過語音與推薦系統所屬的設備進行交互，所述推薦系統通過設備的語音識別功能獲取到所述用戶情緒信息，通過解析語音信息，確定表征用戶情緒的信息中是否包含所述第二商品信息； 根據所述第一商品信息建立商品鄰接矩陣，并通過圖編碼公式和所述商品鄰接矩陣，確定第一特征向量編碼，所述第一特征向量編碼用于表示用戶對商品短期的隱式興趣表征變化； 根據所述用戶情緒信息和所述第二商品信息確定第二特征向量編碼，所述第二特征向量編碼用于表示用戶對商品短期的顯式興趣表征變化； 根據所述第一特征向量編碼和所述第二特征向量編碼，確定商品推薦分數，并根據所述商品推薦分數推薦商品； 其中，所述根據所述第一商品信息建立商品鄰接矩陣，包括： 按預設的子序列長度，從所述第一商品信息中抽取多個商品子序列，其中每個商品子序列至少包含兩個商品信息； 為所述多個商品子序列中的每一個商品對應的商品鄰接對添加邊，并統計邊的總數量； 對所述邊的總數量進行歸一化，構建商品鄰接矩陣； 所述根據所述第一商品信息建立商品鄰接矩陣，并通過圖編碼公式和所述商品鄰接矩陣，確定第一特征向量編碼，包括： 通過所述商品鄰接矩陣，統計所述第一商品信息中每個商品的相鄰商品集合； 根據所述每個商品的相鄰商品集合和所述圖編碼公式，計算每個商品對應的第一特征向量編碼，所述圖編碼公式為： 其中，表示商品的特征向量編碼；表示圖神經網絡中可學習的權重參數；表示所述商品的相鄰商品集合；表示所述商品的相鄰商品集合中商品的輸入特征向量；表示所述商品輸入特征向量；表示所述商品鄰接矩陣中，商品關于商品的權重； 所述根據所述用戶情緒信息和所述第二商品信息確定第二特征向量編碼中，包括： 抽取所述第二商品信息中的每個商品對應的商品圖片特征； 將所述用戶情緒信息和所述商品圖片特征輸入訓練好的神經網絡中進行混合編碼，并抽取最后一層序列的特征向量編碼，得到所述第二特征向量編碼； 所述根據所述用戶情緒信息和所述第二商品信息確定第二特征向量編碼中，包括： 對所述第二商品信息中的每個商品進行聚類，獲取相應類別的聚類中心向量特征； 將所述用戶情緒信息和所述聚類中心向量特征輸入訓練好的神經網絡中進行混合編碼，并抽取最后一層序列的特征向量編碼，得到所述第二特征向量編碼； 所述根據所述第一特征向量編碼和所述第二特征向量編碼，確定商品推薦分數，并根據所述商品推薦分數推薦商品中，包括： 根據所述第一特征向量編碼和所述第二特征向量編碼，確定融合特征向量編碼； 根據所述融合特征向量編碼對所述第一商品信息中的每個商品進行打分，得到商品推薦分數。

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