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龙图腾网获悉山东管理学院申请的专利基于历史行为数据的商品搜索优化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：CN119323457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411854649.X，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于历史行为数据的商品搜索优化方法及系统是由鲍文爽设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于历史行为数据的商品搜索优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于历史行为数据的商品搜索优化方法及系统，涉及商品搜索优化技术领域，具体包括以下步骤：根据对各个来源路径的划分结果，构建用于对主导型路径、分散型路径和混合型路径来源路径分别进行不同排序权重调整的路径信号动态调整机制；在路径信号动态调整机制对各个来源路径进行调整的过程中，实时获取各个来源路径的路径动态反馈信息，并在获取后进行分析，评估路径信号动态调整机制在各个来源路径的调整效果是否能够达到预期，并根据评估结果对路径信号动态调整机制进行优化。本发明解决了多路径重复点击信号误判问题，实现了推荐精准性与多样性的动态平衡，提升了推荐系统的响应能力与用户满意度。

本发明授权基于历史行为数据的商品搜索优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于历史行为数据的商品搜索优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 通过实时检测用户点击行为，识别用户是否通过多个推荐来源路径多次点击同一商品，并在识别出用户通过多个推荐来源路径多次点击同一商品的情况下，对用户在搜索该商品的时间段内所产生的多个来源路径进行分类标记，用于区分不同来源路径的点击行为特征； 实时获取各个来源路径的点击行为信息，并在获取后进行分析，评估各个来源路径对用户真实兴趣信号的贡献强度，并根据评估结果将各个来源路径划分为主导型路径、分散型路径和混合型路径； 具体包括以下步骤： 实时获取各个来源路径的点击行为信息，并在获取后进行预处理； 提取经过预处理的各个来源路径的点击行为信息中的路径点击分布信息和路径点击特征信息，并在提取后进行分析，分别生成各个来源路径的点击集中系数和点击稀疏指数； 所述各个来源路径的点击集中系数和点击稀疏指数的获取逻辑如下： 提取经过预处理的各个来源路径的点击行为信息中的路径点击分布信息，具体包括在一段时间内不同时刻用户在各个来源路径内对各个商品的点击次数、点击总次数以及对各个商品的点击次数与在该来源路径内总点击次数之间的偏差值，并按照时间序列分别用函数、和进行表示，为时间点，表示在一段时间内t时刻用户在第i个来源路径对第m个商品的点击次数，表示在一段时间内t时刻用户在第i个来源路径内的点击总次数，表示在一段时间内t时刻用户在第i个来源路径内对第m个商品的点击次数与在该来源路径内总点击次数之间的偏差值，，，k和g均为正整数，定义时间段为； 计算各个来源路径的点击集中系数，具体的计算公式如下： 式中，为第i个来源路径的点击集中系数； 提取经过预处理的各个来源路径的点击行为信息中的路径点击特征信息，具体包括在一段时间内不同时刻用户在各个来源路径内点击的不同商品的总数量、商品类别数以及用户在各个来源路径内对所有商品点击次数的平均值，并按照时间序列分别用函数、和进行表示，t为时间点，表示在一段时间内t时刻用户在第i个来源路径内点击的不同商品的总数量，表示在一段时间内t时刻用户在第i个来源路径内点击的不同商品的商品类别数，表示在一段时间内t时刻用户在第i个来源路径内对所有商品点击次数的平均值； 计算各个来源路径的点击稀疏指数，具体的计算公式如下： 式中，为第i个来源路径的点击稀疏指数； 将生成的各个来源路径的点击集中系数和点击稀疏指数构建路径贡献强度模型，通过加权求和生成各个来源路径的贡献评估系数，并将生成的各个来源路径的贡献评估系数与预先设定的贡献评估系数阈值区间进行比对，并根据比对结果评估各个来源路径对用户真实兴趣信号的贡献强度，并根据评估结果将各个来源路径划分为主导型路径、分散型路径和混合型路径，具体比对分析以及划分如下： 若，该来源路径对用户真实兴趣信号的贡献强度为低强度，则将该来源路径划分为分散型路径； 若，该来源路径对用户真实兴趣信号的贡献强度为中强度，则将该来源路径划分为混合型路径； 若，该来源路径对用户真实兴趣信号的贡献强度为高强度，则将该来源路径划分为主导型路径； 根据对各个来源路径的划分结果，构建用于对主导型路径、分散型路径和混合型路径来源路径分别进行不同排序权重调整的路径信号动态调整机制，具体为： 根据主导型路径、分散型路径和混合型路径的划分结果，分别设定不同的排序权重调整规则，形成路径信号动态调整机制；该调整机制基于每个来源路径的贡献评估系数以及推荐系统的优化目标，通过预先设定的规则，自动确定各个路径内商品的排序权重调整方式和幅度； 分别对主导型路径、分散型路径和混合型路径来源路径进行不同的排序策略调整，具体包括：对于主导型路径，使用调整机制中的权重提升规则，提高路径内点击商品的排序权重，优先展示用户明确兴趣的商品；对于分散型路径，使用调整机制中的权重分散规则，降低重复点击商品的排序权重，同时增加路径内其他未被点击商品的展示权重，以增加推荐内容的多样性；对于混合型路径，使用调整机制中的权重平衡规则，保持路径内点击商品排序权重，以平衡推荐的精准性与多样性； 在路径信号动态调整机制对各个来源路径进行调整的过程中，实时获取各个来源路径的路径动态反馈信息，并在获取后进行分析，评估路径信号动态调整机制在各个来源路径的调整效果是否能够达到预期，并根据评估结果对路径信号动态调整机制进行优化； 对路径信号动态调整机制的应用效果、调整记录和优化结果进行综合分析，结合新增用户行为数据持续优化推荐排序模型的路径信号处理能力和动态调整机制。

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