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摘 要:本发明公开了一种基于卷积神经网络与降噪自编码器的信息推荐方法及系统。利用卷积神经网络和降噪自编码器两个深度学习模型,从评分、信任、评论等数据中学习用户偏好。同时,提出了一种新的相关正则化方法来建立用户偏好在不同方面的关系,以提高性能。首先,相比于以往模型,融入了丰富的评论信息;然后,通过卷积神经网络模型对评论文本进行初步的处理,将提取出来的有效特征再放入降噪自编码器模型中提取其隐藏特征,得到评论文本更加有效的紧凑表示;最后,再增加两个降噪自编码器,分别用来处理评分和信任信息,通过三个降噪自编码器分别得到相应的预测向量并进行加权融合,从而更为准确地建模用户偏好。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911313428.0 | 专利名称: | 基于卷积神经网络与降噪自编码器的信息推荐方法及系统 |
申请日: | 2019-12-19 | 申请/专利权人 | 江西财经大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q30/0601搜分类 网络传输 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 2023-05-26 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111127146B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/05/26 | 授权 | |
2020/06/02 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06Q 30/06 专利申请号: 201911313428.0 申请日: 2019.12.19 |
2020/05/08 | 公开 |