[发明专利]基于向量迁移的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910871369.2 | 申请日： | 2019-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN110838020B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 陈楚 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/0201 | 分类号： | G06Q30/0201;G06Q30/0601;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世联合知识产权代理有限公司 44385 | 代理人： | 汪琳琳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于人工智能领域，提供基于向量迁移的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，方法包括：获取通过全量数据训练好的隐语义模型，其中，全量数据包括用户历史偏好数据，训练好的隐语义模型包括由全量数据训练得到的全量矩阵；提取隐语义模型中的目标特征向量，其中，目标特征向量包括商品特征向量；将目标特征向量迁移到预先设置的深度神经网络中的对应特征向量层，得到融合深度神经网络；基于融合深度神经网络，输出预测结果进行推荐，其中，所述预测结果包括商品预测结果。本申请能够减小深度神经网络的模型规模，降低模型训练时间，提高生产效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 向量 迁移 推荐 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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