基于在線教育大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)樣本標(biāo)注方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202010413312.0 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN111611486B | 公開（公告）日 | 2021-03-26 |
| 申請公布號 | CN111611486B | 申請公布日 | 2021-03-26 |
| 分類號 | G06N3/08(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06F16/9535(2019.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 徐進(jìn)波;其他發(fā)明人請求不公開姓名 | 申請（專利權(quán)）人 | 北京博海迪信息科技股份有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 廣州海藻專利代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 鄭鳳姣 |
| 地址 | 100086北京市海淀區(qū)知春路56號西區(qū)6層608號 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明提供了一種基于在線教育大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)樣本標(biāo)注方法，該方法包括：接收與樣本庫中的第一組樣本對象相關(guān)的用戶標(biāo)注輸入；訓(xùn)練包含權(quán)值向量的偏好預(yù)測模型，所述權(quán)值向量包含與樣本庫相關(guān)聯(lián)的多個(gè)特征中的每個(gè)特征的加權(quán)值，該樣本庫包括向用戶呈現(xiàn)的第一組樣本對象，利用所接收的用戶標(biāo)注輸入來訓(xùn)練每個(gè)特征的加權(quán)值；選擇要提供至用戶的第二組樣本對象，所述第二組樣本對象相對于樣本庫中其他未被標(biāo)識的樣本對象，提供從用戶標(biāo)注輸入獲取的更多的先驗(yàn)知識；以及根據(jù)訓(xùn)練后的偏好預(yù)測模型，推送預(yù)設(shè)數(shù)量的偏好對象以提供至用戶。本發(fā)明提出了一種基于在線教育大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)樣本標(biāo)注方法，基于用戶的固有交互操作來挖掘用戶興趣偏好信息，提高樣本標(biāo)注效率和深度學(xué)習(xí)效果，從而便于更好地實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)內(nèi)容推薦。?? |
