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龙图腾网恭喜济南大学申请的专利基于半高斯采样的金融产品推荐方法、系统、设备及介质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：CN119205281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411718037.8，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于半高斯采样的金融产品推荐方法、系统、设备及介质是由王琳;彭伟;张亮亮;杨波;韩亚敏;刘双荣设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半高斯采样的金融产品推荐方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及时间序列预测技术领域，提供了一种基于半高斯采样的金融产品推荐方法、系统、设备及介质。基于半高斯采样的金融产品推荐方法包括，获取多种金融产品的历史属性数据和历史热度数据，并进行预处理，构建样本集，将样本集划分为训练集和测试集，将训练集中的样本序号映射到半高斯分布的x轴区间[μ‑3σ，μ]内，计算每个样本的权重，并将权重转化为概率值；多项式分布利用所述概率值进行有放回的抽取若干个样本；基于抽取的若干个样本和每个样本对应的真实值，对动态时间卷积网络进行训练，得到训练好的动态时间卷积网络，用于预测所有金融产品的排名，并加排名靠前的若干金融产品推荐给用户。本发明能够生成更加精准的推荐结果。

本发明授权基于半高斯采样的金融产品推荐方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于半高斯采样的金融产品推荐方法，其特征在于，包括：获取多种金融产品的历史属性数据和历史热度数据，并进行预处理，构建样本集，其中，样本集中的每个样本均包括所有金融样本标准化后的历史属性数据和历史热度数据；将样本集划分为训练集和测试集，将训练集中的样本序号映射到半高斯分布的x轴区间[μ-3σ，μ]内，计算每个样本的权重，并将权重转化为概率值；多项式分布利用所述概率值进行有放回的抽取若干个样本；基于抽取的若干个样本和每个样本对应的真实值，对动态时间卷积网络进行训练，得到训练好的动态时间卷积网络，用于预测所有金融产品的排名，并将排名靠前的若干金融产品推荐给用户；所述动态时间卷积网络包括若干时间步依赖模块和时间卷积模块的组合、以及全连接模块，所述时间步依赖模块用于对权重和输入数据进行点乘操作，其中，输入数据包括训练阶段中的抽取的若干个样本，或预测阶段中的金融产品标准化后的当前属性数据和当前热度数据；所述时间卷积模块包括：一维卷积层、批归一化层、激活层和随机失活层；所述全连接模块包括全连接层、批归一化层、激活层和归一化指数函数；在训练过程中，采用斯皮尔曼秩相关系数损失优化动态时间卷积网络的超参数。

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