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龙图腾网获悉广东第二师范学院申请的专利一种基于借阅热度的图书智能采购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：CN121808279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610267202.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于借阅热度的图书智能采购方法及系统是由冯海艳;汪和生;廖继业;陈伟胜;张国杰;范颖茵;罗杏设计研发完成，并于2026-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于借阅热度的图书智能采购方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于借阅热度的图书智能采购方法及系统，其方法包括步骤：采集馆藏图书的元数据及历史借阅数据，并根据所述数据构建异构特征，所述异构特征包括稀疏类别特征、稠密数值特征和稠密语义特征；根据所述历史借阅数据计算借阅热度，作为训练标签；构建改进的DeepFM模型并训练模型；根据候选图书的元数据，利用训练好的所述改进的DeepFM模型，获得各候选图书的预测借阅热度；基于所述预测借阅热度、预设的采购总预算、各学科最低采购册数约束及复本上限约束，执行两阶段贪心优化算法，生成最终的图书采购书目及建议采购册数。本发明能够实现对新书借阅热度的精准预测，并提升图书采购的科学性、效率及馆藏资源建设的质量。

本发明授权一种基于借阅热度的图书智能采购方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于借阅热度的图书智能采购方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集馆藏图书的元数据及历史借阅数据，并根据所述元数据及历史借阅数据，为每本馆藏图书构建异构特征，所述异构特征包括稀疏类别特征、稠密数值特征和稠密语义特征； S2、根据所述历史借阅数据计算每本馆藏图书在预设时间窗口内的借阅热度，作为训练标签； S3、构建改进的DeepFM模型，并以所述异构特征为输入，以所述借阅热度为输出训练模型；其中，所述改进的DeepFM模型包括稠密输入层、DNN子网络及改进的FM子网络，所述稠密数值特征和稠密语义特征经稠密输入层处理后输入DNN子网络且不输入改进的FM子网络；改进的FM子网络引入学科交叉增强模块，用于对包含中图分类号的特征交叉项进行权重增强；所述稀疏类别特征输入至改进的FM子网络，同时经改进的DeepFM模型的稠密嵌入层处理后得到稠密向量，所述稠密向量同时输入至所述改进的FM子网络和DNN子网络； S4、根据候选图书的元数据，利用训练好的所述改进的DeepFM模型，获得各候选图书的预测借阅热度； S5、基于所述预测借阅热度、预设的采购总预算、各学科最低采购册数约束及复本上限约束，执行两阶段贪心优化算法，生成最终的图书采购书目及建议采购册数； 所述学科交叉增强模块的工作过程，包括： S31、构建学科感知的掩码矩阵： ， 其中，n为稀疏类别特征总数，Mst表示掩码矩阵M中第s行、第t列的元素，当第s个特征与第t个特征的交叉与学科相关时，Mst=1，否则Mst=0； S32、引入可训练参数wβ，计算学科交叉增强因子β： β=σwβ，其中，σ为Sigmoid函数； S33、改进的FM子网络输出yFM为： ， 其中，ws为一阶特征权重，xs、xt为特征值，、分别为第s个和第t个特征对应的稠密向量，为稠密向量的内积。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东第二师范学院，其通讯地址为：510303 广东省广州市海珠区新港中路351号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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