[发明专利]一种基于卷积神经网络的红酒推荐方法有效
| 申请号： | 201910293926.7 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN110163716B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 朱全银;万瑾;李翔;孙强;季睿;丁瑾;宗慧 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06N3/04;G06V10/764;G06F16/35 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 梁耀文 |
| 地址： | 223005 江苏省淮安市洪泽区东七街三号高*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本专利公开发明了一种基于卷积神经网络的红酒推荐方法，对红酒评论数据进行处理，所有数据集的标记化，再对每条文本序列化以及利用Word2vec进行文本分词。将红酒分为8个不同口感的类别作为红酒类别的标签，使用每种红酒的特征和红酒口感类别标签训练神经网络模型，以求得一定范围内的超参数，加强模型训练效果。在训练模型时，卷积核数目，全连接层神经元等超参数都是开发人员凭借经验决定的。本发明可以有效获取一定范围内的超参数使红酒文本多分类更加准确，减少了开发人员的手动调参时间，还可以帮助红酒供应商更明确地了解市场上红酒销售动态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 红酒 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的红酒推荐方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)获取到红酒评论数据，对不同种类红酒口感评论进行分词，提取特征，建立不同红酒口感类别的标签，建立文本数据集W1；(2)搭建深度学习CNN卷积神经网络模型；(3)通过循环调节M模型中的超参数，使用已经提取的不同种类红酒口感的特征词；(4)训练模型用于红酒推荐。
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