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[发明专利]一种基于用户行为的个性化商品推荐方法及装置-CN201611249983.8在审
发明人：郭浒生 -专利权人：合肥华凌股份有限公司;合肥美的电冰箱有限公司;美的集团股份有限公司
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于用户行为的个性化商品推荐方法及装置，该推荐方法包括如下步骤收集用户对商品的行为，根据用户对商品的行为，获取用户对商品的评分，根据用户对商品的评分或用户画像分析，计算待推荐用户与其他用户的喜好近似度，判断出与待推荐用户喜好近似度最大的关联用户，合并待推荐用户喜好的商品和关联用户喜好的商品，将合并后的部分或全部商品推荐给待推荐用户；该推荐装置包括依次连接的收集模块、获取模块、判断模块及推荐模块，所述获取模块还与推荐模块连接在产品刚上线具有较少用户行为数据集的情况下，本发明能够较全面地提供个性化的推荐结果；本发明具有推荐效果好、推荐准确度高、用户体验较好等优点。
一种基于用户行为个性化商品推荐方法装置

[发明专利]多对级个性化推荐方法-CN201811172906.6有效
发明人：陈恩红;刘淇;于润龙;叶雨扬 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2018-10-09 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种多对级个性化推荐方法，包括：通过互联网平台提取用户的隐式反馈信息；根据提取到的用户的隐式反馈信息来确定用户对各商品的偏好程度，从而将用户的隐式反馈信息划分为正反馈集、负反馈集及未知集，并将这三个集合作为训练数据；采用随机梯度下降算法并结合训练数据来优化用户对商品的偏好程度，从而得到优化后的用户对各商品的偏好程度；按照商品的偏好程度从高到低进行排序，将排名靠前的若干商品作为用户做喜欢的商品推荐给用户。该方法可以挖掘用户潜在感兴趣的商品信息，采用个性化推荐的方法将用户喜欢的商品以列表的形式推荐给每一个用户。
个性化推荐方法

[发明专利]一种基于机器视觉与改进神经网络的个性化商品推荐方法-CN202110834199.8在审
发明人：高辉;吴玉玉;王紫妍;王逸萱;康祥;许盼;田子文;赵耀泽 -专利权人：陕西科技大学
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉与改进神经网络的个性化商品推荐方法，首先通过摄像头获取人脸图像，根据获取到的图像利用深度神经网络训练人脸识别模型，利用训练好的模型进行顾客IP的识别。最后将顾客的特征向量与商品的特征输入到个性化推荐系统中，本发明能够满足快速、准确的将符合顾客喜好的商品推荐给顾客的需求，降低人力成本。
一种基于机器视觉改进神经网络个性化商品推荐方法

[发明专利]智能手机可识别的个性化隐形信息液晶防伪薄膜及其制作方法-CN201910276569.3有效
发明人：袁佳玮;方彼岸 -专利权人：上海先幻高科新材料有限公司
申请日： 2019-04-08 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G02F1/1335 文献下载
摘要：本发明提供了一种智能手机可识别的个性化隐形信息液晶防伪薄膜及其制作方法，该液晶防伪薄膜依次包括基材，液晶分子取向促进层和凝胶态液晶层，其中，构成所述凝胶态液晶层的材料的数均聚合度介于200至5000，相位延迟大于该液晶防伪薄膜可以通过紫外刻写装置写入个性化隐形信息，该信息裸眼不可见，使用偏光片或智能手机屏幕可以揭示隐形信息，因此，该液晶防伪薄膜适用于个性化要求高的证卡和高端商品防伪。
智能手机识别个性化隐形信息液晶防伪薄膜及其制作方法

[发明专利]基于视频识别的大屏广告推荐方法-CN201811375406.2在审
发明人：赵丽丽;陈培源;张晶;李晓军;苏志刚;许航;翦英硕;顾晓亮 -专利权人：中信国安广视网络有限公司
申请日： 2018-11-19 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明属于信息技术领域，公开了一种基于视频识别的大屏广告推荐方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤一，大屏智能终端用户通过图像识别系统显示感兴趣的商品信息；步骤二，基于用户大屏视频观看行为使用直播图像识别、点播图像识别为终端用户进行个性化推荐；步骤三，根据识别结果以识别商品分类、精准物品标签及商品SKU的方式进行呈现，最终实现运营人员通过标签系统进行实时精准的创意广告推荐互动投放工作，用户查看商品详情并在移动终端购买结合视频识别技术、大屏智能推荐技术及大屏广告技术，实现大屏端电商商品的在直播场景和点播场景下的个性化推荐。
大屏广告推荐视频识别个性化推荐图像识别点播图像识别系统信息技术领域智能终端用户场景直播标签系统广告技术商品分类商品信息视频观看物品标签移动终端用户查看智能推荐终端用户互动投放运营购买

[发明专利]基于多层异质图卷积模型的个性化商品推荐方法及系统-CN202310014784.2有效
发明人：于彦伟;于澎洋;董军宇 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层异质图卷积模型的个性化商品推荐方法及系统，属于人工智能技术领域。本发明首先将电子商务网络构建成一个多层异质属性网络，同时建模用户与商品间的多种交互行为；其次，考虑到用户与商品间不同类型交互的不同影响，设置了自适应调节的参数来捕获影响的大小；然后，设计了一个多层图卷积模块，能够自动捕获多层异质属性网络中跨越多种关系的不同长度的元路径信息来得到节点的表征；最后利用余弦相似性实现对用户进行个性化商品推荐。本发明能够建模用户与商品间多种交互行为，学习高性能的表征，进一步提升推荐的准确度，提高用户的体验。
基于多层图卷模型个性化商品推荐方法系统

[外观设计]用于移动终端的图形用户界面-CN201730678389.X有效
发明人：关鑫 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2018-07-03 - 主分类号： 14-03 文献下载
摘要：3.本图形用户界面的用途：本图形用户界面用于标签形式搭配个性化文案，区分差异性，让用户快速找到感兴趣的商品。并且，当召回商品过多时，用户无从选择的情况下，根据每个用户的行为，提升用户感兴趣商品在搜索的排序，做到个性化搜索结果展示。其中，所述召回商品是指用户在搜索框输入搜索词，点击“搜索按钮”后，搜出商品结果的整个过程。4.本外观设计产品的设计要点：在于图形用户界面；产品载体为现有设计。
图形用户界面外观设计移动终端个性化搜索结果标签形式产品载体搜索按钮差异性搜索词搜索框排序个性化搭配搜索展示图片

[发明专利]一种高吞吐低延迟的电商个性化推荐方法及装置-CN201910829746.6在审
发明人：张发恩;吴腾虎;周鹏程 -专利权人：深圳创新奇智科技有限公司
申请日： 2019-09-04 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种高吞吐低延迟的电商个性化推荐方法及装置，方法包括：线下离线计算出用户的特征或特征向量与商品的匹配程度，并存储在数据库中；线上获取用户画像特征；根据用户画像特征从数据库中获取匹配的商品数据集，得到若干个商品候选集结果；依据合并策略合并上述若干个商品候选集结果，得到推荐结果；装置包括线上部分和线下部分。本发明方法基本无计算的部分，有效降低了模型计算带来的延迟，解决了高吞吐量复杂模型的高延迟问题，利于电商的个性化推荐和发展。
个性化推荐画像特征候选集匹配延迟数据库复杂模型高吞吐量离线计算模型计算商品数据特征向量合并低延迟存储

[发明专利]一种基于大数据的农村电商个性化精准扶贫电商平台-CN202210274287.1在审
发明人：吴敏;李明;付扬扬 -专利权人：重庆青年职业技术学院
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明适用于电商平台技术领域，提供了一种基于大数据的农村电商个性化精准扶贫电商平台，包括云服务器，还包括与云服务器相连的客户端、售卖端和数据库；云服务器，用于实现客户端、售卖端和数据库的数据传输；客户端，用于客户进行商品检索、商品信息推送及下单付款；售卖端，用于商户进行商品展示、生成订单、资金管理及商品需求推荐；数据库，用于整合客户的商品需求信息及商户的产品供应信息。该基于大数据的农村电商个性化精准扶贫电商平台通过推荐售卖单元根据数据库的商品需求信息导出推荐售卖指数，供商户参考，以便商户选择售卖需求量大的商品，同时也方便商户控制供应量，保证供需平衡。
一种基于数据农村个性化精准扶贫平台

[发明专利]一种基于SaaS服务的电子商务系统-CN202210411615.8在审
发明人：杜红博;杜洪硕;周云云 -专利权人：博硕（深圳）企业管理有限公司;杜红博
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F16/957 文献下载
摘要：本发明提出一种基于SaaS服务的电子商务系统，通过接收客户端发送的目标商品的详情页面的访问请求，根据所述访问请求获取与所述目标商品对应的租户标识信息，获取商品详情页面的布局模板，所述商品详情页的布局模板包括公共布局框架和个性化布局框架，根据所述租户标识信息从数据库读取公共部分内容写入所述公共布局框架，获取所述目标商品的详情页的设计原型图和设计效果图，根据所述设计原型图生成交互控件代码写入所述布局模板，从所述设计效果图中提取设计元素写入所述布局模板，生成所述目标商品的详情页面并返回给客户端，可以实现不同租户的商品详情个性化展示，开发成本低，系统维护方便。
一种基于 saas 服务电子商务系统

[发明专利]一种个性化商品推荐方法和系统-CN201810433175.X有效
发明人：张洪刚;孙宇;常剑;徐彬;高珊 -专利权人：北京邮电大学;联通在线信息科技有限公司
申请日： 2018-05-08 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开一种个性化商品推荐方法和系统，方法包括：获取预设时间段内多个用户的历史行为数据，按照预定规则整理后得到第一训练样本；基于余弦相似度方法得到影响因子作为第二训练样本；将第一训练样本和第二训练样本作为深度学习模型的训练样本进行训练，得到已训练的深度学习模型；输出模型预测出的用户感兴趣的商品列表。本发明有效地利用用户历史行为中商品的时序信息，使历史行为中的商品在推荐系统计算中根据其交互行为发生的时间顺序而具有不同的权重值，商品影响因子体现了商品的全局特征及该用户对该商品的兴趣程度，有效增加深度学习模型获取到的特征量，有效提升对冷启动用户的个性化推荐效果。
一种个性化商品推荐方法系统

[发明专利]家装定制品管理方法、装置及存储介质-CN202210220668.1在审
发明人：李美权;张芸芸;涂婷婷;代书洋;朱政;张文博 -专利权人：贝壳找房网（北京）信息技术有限公司
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：基于待管理家装定制品，在规格模板集合中确定与所述待管理家装定制品对应的目标规格模板，其中，所述规格模板集合为根据家装定制品的规格属性构建的规格模板而形成的集合；基于所述目标规格模板，展示所述待管理家装定制品的个性化属性信息通过本发明提供的家装定制品管理方法，实现了对定制类商品的个性化属性信息进行有效展示，以及能够个性化确定关于定制类商品的价格数据。
家装定制品管理方法装置存储介质

[发明专利]用户与商家信息共享方法、装置、存储介质及电子设备-CN202210929385.4在审
发明人：刘国峰;甘寿聪 -专利权人：北京尚杰智选科技有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：该方法包括：获取扫描商品关联码的终端的地理位置数据；搜索终端的地理位置设定距离范围内的商家的个性化信息；针对该个性化信息，进行运算，得到运算结果；根据运算结果，对终端的地理位置设定距离范围内的商家的进行排序，得到终端的地理位置设定距离范围内的商家的排序结果；根据该排序结果，向扫描商品关联码的终端推送选定的商家及与选定的商家的关联数据。其能够精准地向用户推送可供兑奖的商家的个性化信息，使得用户能够十分便捷地获取到奖品，能够增强用户对商业促销的吸引力。
用户商家信息共享方法装置存储介质电子设备

[发明专利]用便携式计算设备提供个性化购物体验以及对产品和服务的个性化定价的系统和方法-CN201280067044.5在审
发明人： R·L·德瑟特;R·坎特巴里;S·莫那汉 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2012-12-19 - 公布日： 2014-09-10 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：描述了一种用便携式计算设备(“PCD”)提供个性化购物体验的系统和方法。该系统和方法可包括在进入商家机构时登记PCD消费者。接下来，可接收与商品和服务中的至少一者相关联的机器可读码的扫描。可从数据库检索与机器可读码相关联的信息。随后，可通过应用一个或多个规则来确定对应于至少一个商品或服务的个性化价格。可在计算机通信网络上将该个性化价格传送给便携式计算设备以显示给PCD消费者。
便携式计算设备提供个性化购物体验以及产品服务定价系统方法

[发明专利]基于社区发现和图神经网络的商品个性化推荐方法及系统-CN202111189859.8有效
发明人：王斌;侯正昂;盛津芳 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于社区发现和图神经网络的商品个性化推荐方法及系统，该方法包括：获取用户和商品的交互信息，以用户和商品映射为节点，交互信息映射为边，构建用户交互网络；在构建的用户交互网络中进行社区发现，根据用户所属社区重新赋予用户节点的属性；将具有属性的用户节点与商品交互信息重新构建二部图，将用户节点和商品节点映射为向量表示；将用户向量表示和商品向量表示及构建的二部图输入嵌入传播层进行图表示学习，优化用户向量表示和商品向量表示；对优化后的用户向量和商品向量进行内积操作，根据内积结果，预测用户点击商品的概率；得到针对用户的个性化商品推荐序列。
基于社区发现神经网络商品个性化推荐方法系统