[发明专利]一种基于深度聚类的资讯信息智能推荐方法有效
| 申请号： | 202011366221.2 | 申请日： | 2020-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN112417289B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 廖南星;胡岩峰;段贺;包兴;张尧;吴俊彦 | 申请（专利权）人： | 中国科学院电子学研究所苏州研究院 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q50/00;G06F18/23;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 封睿 |
| 地址： | 215000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度聚类的资讯信息智能推荐方法，对来源不同的数据，在各自领域内对数据分别编码，得到数据在各自领域内的向量表示；构建基于深度神经网络的变分自编码器，对给定向量进行压缩处理，得到多源数据在统一向量空间下的嵌入向量表示，并进行数据重建；综合重构损失、参数重整化约束和聚类损失构建损失函数，训练基于深度神经网络的变分自编码器，确定网络模型层数、权值、重参数的最优组合，以及基于该变分自编码器的聚类中心；基于训练好的变分自编码器，确定给定感兴趣信息的嵌入向量表示，根据感兴趣信息的嵌入向量到各聚类中心的距离，完成资讯信息智能推荐。本发明提高了关联资讯信息推荐的准确度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 资讯 信息 智能 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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