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龙图腾网获悉北京全速在线科技有限公司申请的专利基于协同过滤模型的商品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：CN116701780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310668083.0，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于协同过滤模型的商品推荐方法和系统是由孙晓寒设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于协同过滤模型的商品推荐方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于协同过滤模型的商品推荐方法和系统，包括数据收集模块，用于在电商平台场景下收集用户以及商品的数据；数据预处理模块，用于对收集的数据进行预处理；协同模型训练模块，用于基于用户行为协同过滤模型训练推荐结果；模型验证模块，用于核验其推荐结果是否符合用户的行为趋势；深度制定模块，用于进行二级训练，制定深度个性化商品规格的推荐，利用数据挖掘和机器学习技术对数据进行分析，从而提取出用户特征、商品特征以及场景特征，建立用户专属兴趣偏好模型，最后从海量商品中找到用户感兴趣的商品，满足用户个性化的需求，本发明，具有实用性强和个性化程度高的特点。

本发明授权基于协同过滤模型的商品推荐方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于协同过滤模型的商品推荐方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤： 步骤S1、收集用户历史数据； 步骤S2、对数据进行预处理； 步骤S3、协同过滤模型训练； 步骤S4、进行模型验证； 步骤S5、进行二级训练，制定深度个性化商品规格的推荐； 所述步骤S5进一步包括：输出训练推荐商品结果后，二次获取用户行为列表、商品所属类目、商品基本属性、用户基本属性，制定商品规格训练模型，分析用户推荐商品下的具体规格； 具有分析方法为：通过用户行为列表，获取用户购买过的商品以及相同商品下不同规格选择项，以单一商品建立评论节点，在该节点内提供获取不同已购该商品的不同用户的基本属性及其在评论节点中的评论，并将不同用户购买该商品的规格进行记录，再以该商品为中心建立关联属性标签链，获取用户购买商品规格下的关联属性标签链；然后重复上述分析步骤，获取用户所有购买商品规格下的关联属性标签链；接着根据当前推荐商品结果，同样的对推荐商品的不同规格进行建立关联属性标签链处理，最后与用户所有购买商品规格下的关联属性标签链匹配，选取重合度最高的标签链所对应的商品规格。

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