发明专利 已授权

基于深度学习的互联网数据深度挖掘方法及系统

📄 申请号:CN202410814082.7 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2024-06-24
公开号
CN118379116B
公开日
2024-10-22
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

互联网数据分析, 用户行为分析, 商业智能, 舆情监测, 个性化推荐

摘要

本发明涉及数据信息检索挖掘技术领域,具体涉及一种基于深度学习的互联网数据深度挖掘方法及系统。本发明利用电子商务推荐系统中的用户在互联网上的购物行为数据构建图结构。获得用户节点第一重要程度和第二重要程度。根据用户节点对于社区特征商品的购买信息,以及系列商品的购买信息在所属初始社区中的突出程度,获得每个用户节点对于初始社区中商品的综合感兴趣程度。进而利用综合重要程度进行排序,进而进行标签的更新,获得准确的社区划分结果,训练出准确性强的偏好推荐神经网络用于对用户进行购物数据推荐。本发明通过利用购物数据对社区划分算法进行优化,进而实现对互联网数据的准确挖掘以及对用户的有效购物推荐。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN118379116B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:16 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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