[发明专利]一种基于深度学习的相似性产品推荐模型构建方法在审
| 申请号： | 202310217147.5 | 申请日： | 2023-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN116188114A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 刘欣宇;李宇;宋可 | 申请（专利权）人： | 山西晋中理工学院 |
| 主分类号： | G06Q30/0601 | 分类号： | G06Q30/0601;G06F18/214;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/09 |
| 代理公司： | 北京鑫瑞森知识产权代理有限公司 11961 | 代理人： | 王前明 |
| 地址： | 030699 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的相似性产品推荐模型构建方法，包括：根据商品信息和用户点击流信息构建数据集；构建数据集中各个样本间的关联关系，以扩充数据标签，得到扩充后的结构化数据；对结构化数据进行数据预处理，得到预处理数据；对预处理数据进行划分，得到训练集、验证集和测试集；基于双向GRU构建深度神经网络；分别根据训练集、验证集和测试集对深度神经网络进行训练、验证和评价，以得到最终的相似性产品推荐模型。本发明使用产品文本信息和客户行为数据推荐替代产品，能够更好地处理冷启动和相关性问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 相似性 产品 推荐 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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