一種基于深度學(xué)習(xí)的推薦方法及裝置
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202110433760.1 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN113222687A | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-08-06 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN113222687A | 申請(qǐng)公布日 | 2021-08-06 |
| 分類號(hào) | G06Q30/06（2012.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 曠小勇;梅俊華 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 杭州騰縱科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 杭州快知知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（特殊普通合伙） | 代理人 | 楊冬玲 |
| 地址 | 310000浙江省杭州市江干區(qū)富億商業(yè)中心1幢715、716室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的推薦方法，包括獲取多個(gè)用戶畫(huà)像和多個(gè)商品屬性，根據(jù)所述多個(gè)用戶畫(huà)像鎖定目標(biāo)用戶；提取所述目標(biāo)用戶的顯特征和所述多個(gè)商品屬性的顯特征，再處理產(chǎn)生推薦列表；利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)所述目標(biāo)用戶的隱特征和所述多個(gè)商品屬性的隱特征并根據(jù)所述隱特征來(lái)預(yù)測(cè)所述目標(biāo)用戶對(duì)所述推薦列表的評(píng)分；將所述推薦列表的商品對(duì)所述目標(biāo)用戶進(jìn)行預(yù)推薦，確定所述目標(biāo)用戶是否接收推薦，若是，則根據(jù)所述推薦列表的評(píng)分按優(yōu)先級(jí)推薦所述商品的相關(guān)信息。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了多維度個(gè)性化篩選，并讓用戶自主選擇是否接收推送，進(jìn)行有效精準(zhǔn)推送，解決用戶和商家的雙重需求，且基于深度學(xué)習(xí)的特征提取具有更好的抗噪性和有效性。 |
