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龙图腾网恭喜宁波宁帆信息科技有限公司申请的专利一种AI驱动的产品服务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：CN119760250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510264759.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种AI驱动的产品服务推荐方法及系统是由章杰标;李君设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI驱动的产品服务推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种AI驱动的产品服务推荐方法及系统，涉及智慧医疗领域，通过构建个性化画像、全面挖掘产品服务数据以及全流程自动学习框架，更准确地捕捉用户需求和产品服务特性之间的关系，从而提供更精准的推荐结果；通过构建的个性化画像深入挖掘用户的多元化需求，并根据这些需求提供个性化的产品服务推荐，从而提高用户的满意度；全流程自动学习框架从用户个性化画像和产品服务数据仓库中提取特征信息，并进行模型训练和验证调优，多维度全流程的自动学习方式，使得推荐模型不断学习和优化；解决的是现有推荐方法无法满足用户的多元化需求的问题，本发明能够精准地满足用户的多元化需求，提高推荐精准度和用户体验。

本发明授权一种AI驱动的产品服务推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种AI驱动的产品服务推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采用应用程序编程接口API和微服务架构获取用户医疗健康数据和智慧医疗产品服务数据，并将获取的数据传输至云服务器中进行处理和储存；步骤二、基于无监督学习模型构建用户个性化画像，所述无监督学习模型基于获取到的用户医疗健康数据识别用户的健康状态、产品服务偏好和需求；步骤三、采用数据库管理平台构建产品服务数据仓库，所述数据库管理平台采用关联分析算法挖掘不同产品服务之间的潜在联系，并基于关联分析结果对产品服务归类至健康状态、产品服务偏好和需求；步骤四、采用全流程自动学习框架构建多维度AI推荐模型，所述全流程自动学习框架从用户个性化画像和产品服务数据仓库中提取特征信息，并采用提取的特征信息进行模型训练，所述全流程自动化机器学习框架包括特征提取模块、模型选择模块、模型训练模块和验证调优模块；所述特征提取模块采用自然语言处理库从用户医疗健康数据和智慧医疗产品服务数据中筛选出与健康状态、产品服务偏好和需求匹配的特征，并对筛选的特征进行特征缩放、特征组合和特征转换，所述模型选择模块采用循环神经网络和交叉验证方法对推荐算法进行选择和评估；所述模型训练模块将筛选的特征划分为训练集、验证集和测试集，并采用训练集特征对选择的算法进行训练，以得到初始多维度AI推荐模型，所述验证调优模块通过自动化搜索和评估机制对初始多维度AI推荐模型的超参数进行调优，并采用验证集特征对调优后的多维度AI推荐模型进行验证；步骤五、基于构建的多维度AI推荐模型从用户的健康状态、产品服务偏好和需求维度评估用户与不同类型产品服务之间的匹配度，并基于匹配度评估结果生成个性化产品服务推荐结果列表，在生成个性化产品服务推荐结果列表的过程中，采用检索规划策略对个性化产品服务推荐结果进行不同类型排序和综合排序；在所述步骤五中，多维度AI推荐模型从健康状态、产品服务偏好和需求维度评估用户与不同类型产品服务之间的匹配度，不同类型产品服务的数据集为，表示健康状态类型的产品服务，表示产品服务偏好类型的产品服务，表示产品服务需求类型的产品服务，用户个性化画像的数据集为，表示健康状态维度的用户医疗健康数据，表示产品服务偏好维度的用户医疗健康数据，表示产品服务需求维度的用户医疗健康数据，用户与不同类型产品服务之间的匹配度计算公式为：在公式（1）中，表示健康状态维度的用户医疗健康数据与健康状态类型的产品服务之间的匹配度，表示产品服务偏好维度的用户医疗健康数据与产品服务偏好类型的产品服务之间的匹配度，表示产品服务需求维度的用户医疗健康数据与产品服务需求类型的产品服务之间的匹配度，表示健康状态维度的用户医疗健康数据与健康状态类型的产品服务的关系因子，用于表示产品服务偏好维度的用户医疗健康数据与产品服务偏好类型的产品服务之间的相关性，用户与不同类型产品服务之间的综合匹配度输出函数公式为： 在公式（2）中，P表示用户与不同类型产品服务之间的综合匹配度，表示健康状态维度的权重，表示产品服务偏好维度的权重，表示产品服务需求维度的权重，用于消除维度之间的量纲差异，用于调节综合匹配的敏感度，用于对综合匹配结果进行归一化处理,表示调节因子，用于平衡每个维度的重要性；步骤六、采用用户交互界面将生成的个性化产品服务推荐结果列表展示给用户，并收集用户对个性化产品服务推荐结果列表的反馈。

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