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龙图腾网获悉莆田学院申请的专利基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法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：CN121526749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610050069.8，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法是由黄斌设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能电商技术领域，公开了基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法。该方法包括基于用户多维行为记录构建描述兴趣动态变化的网络拓扑结构，即兴趣演化网络。在该网络中注入预设虚拟交互事件，模拟事件的传播与衰减，以推演出用户潜在兴趣发展轨迹，并计算各兴趣节点未来的活跃度概率分布。结合平台实时商品供给流及其环境属性标签，将商品映射至兴趣网络，评估匹配强度后利用活跃度概率分布进行加权修正，生成带有时间权重的候选商品列表。本发明通过动态网络化建模与虚拟事件模拟推演，实现了对用户兴趣更深层次的理解与更前瞻的把握，提升了商品推荐的精准性、多样性和时效性。

本发明授权基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的电商平台兴趣分析式商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 建立用于描述用户兴趣动态变化的兴趣演化网络，所述兴趣演化网络由用户在一个时间周期内于所述电商平台产生的多维度行为记录构建而成，对所述多维度行为记录进行时序关联与模式抽象，形成包含多个兴趣节点与关联边的网络拓扑结构； 在所述兴趣演化网络中注入多种预设的虚拟交互事件，通过模拟所述虚拟交互事件在所述兴趣演化网络中的传播路径与衰减过程，推演出所述用户对应的潜在兴趣发展轨迹，依据所述潜在兴趣发展轨迹，计算所述兴趣演化网络中各个兴趣节点在未来的活跃度概率分布； 采集所述电商平台当前的实时商品供给流，所述实时商品供给流包含商品集合及其附带的环境属性标签，将所述环境属性标签映射至所述兴趣演化网络，评估所述商品集合中各个商品与所述兴趣节点的匹配强度，并根据所述活跃度概率分布对所述匹配强度进行加权修正，生成带有时间权重的候选商品列表； 所述根据所述活跃度概率分布对所述匹配强度进行加权修正，生成带有时间权重的候选商品列表，包括： 提取所述活跃度概率分布中与未来特定时间段对应的概率值； 将所述概率值与所述商品和兴趣节点的初始匹配强度进行融合运算； 依据融合运算结果对所述商品集合中的商品进行重新排序； 为排序后的每个商品附加一个表示推荐时效紧迫度的时间权重系数； 整合排序结果与时间权重系数，生成所述带有时间权重的候选商品列表； 还包括： 构造一个兴趣状态对比单元，所述兴趣状态对比单元用于并行计算所述兴趣演化网络在不同模拟干预策略下的稳定性指标，所述模拟干预策略通过向所述网络拓扑结构中添加或抑制特定的商品信息流来形成，选取使所述稳定性指标达到最优平衡的模拟干预策略作为待执行干预策略； 根据所述待执行干预策略与所述带有时间权重的候选商品列表，生成一套包含推送时机与推送序列的商品信息推送指令，将所述商品信息推送指令输入至所述电商平台的推荐接口； 所述选取使所述稳定性指标达到最优平衡的模拟干预策略作为待执行干预策略，包括： 所述稳定性指标包含网络结构凝聚力指标与兴趣探索度指标； 计算不同模拟干预策略下所述网络结构凝聚力指标与兴趣探索度指标的数值组合； 在二维坐标系中定位所述数值组合对应的坐标点； 计算各坐标点到预设的理想平衡点的欧氏距离； 选取对应欧氏距离最小的坐标点所关联的模拟干预策略，作为所述待执行干预策略。

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