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龙图腾网获悉浪潮软件科技有限公司申请的专利融合内容相似度与神经协同过滤模型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：CN121502100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610043007.4，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权融合内容相似度与神经协同过滤模型的推荐方法及系统是由孟馨;张峰;朱邱悦;薛心振;郑遵明;陈涛;王勇;张苹设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合内容相似度与神经协同过滤模型的推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合内容相似度与神经协同过滤模型的推荐方法及系统，属于人工智能技术领域，要解决的技术问题为：如何克服数据稀疏火冷启动场景下推荐精度低、适应性差。包括：合并同一个项目对应的项目属性数据和用户‑项目交互数据，基于提取的项目特征向量构建项目特征矩阵；计算所有项目特征向量的均值向量作为用户画像向量；基于正样本和负样本构建样本集；基于神经协同过滤模型构建推荐模型，并基于样本集对推荐模型进行模型训练和测试；基于用户画像向量和项目特征向量之间相似度计算每个项目的匹配度评分，并通过训练后推荐模型预测用户与每个项目之间的交互概率作为预测得分，将匹配度得分和预测得分加权融合。

本发明授权融合内容相似度与神经协同过滤模型的推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合内容相似度与神经协同过滤模型的推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 数据预处理：采集项目属性数据和用户-项目交互数据，合并同一个项目对应的项目属性数据和用户-项目交互数据，形成项目属性聚合数据，并对项目属性聚合数据进行特征提取，基于提取的项目特征向量构建项目特征矩阵； 用户画像分析：基于用户-项目交互数据提取每个用户的历史交互项目集合，从项目特征矩阵中匹配历史项目交互集合对应的所有项目特征向量，计算所有项目特征向量的均值向量作为用户画像向量； 样本构建：对于每个用户，基于用户-项目交互数据，选取与用户交互的项目构建正样本，选取未与用户交互的项目构建负样本，基于正样本和负样本构建样本集，并将样本集划分为训练样本集和测试样本集，其中，样本集中包括用户索引、项目索引以及体现用户与项目交换关系的交互标签； 模型训练：基于神经协同过滤模型构建推荐模型，并基于样本集对推荐模型进行模型训练和测试，生成训练后推荐模型，其中，所述推荐模型以用户和项目为输入，用于学习用户和项目之间的交互模式，预测输出用户与项目之间的交互概率值； 混合推荐：对于每个用户，基于用户画像向量和项目特征向量之间相似度计算每个项目的匹配度评分，并通过训练后推荐模型预测用户与每个项目之间的交互概率作为预测得分，将匹配度得分和预测得分加权融合，生成最终的推荐评分，基于推荐评分形成项目推荐列表。

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