专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]线上文本评论驱动的电商意见挖掘推荐系统-CN202110462593.3在审
  • 李蕊男;王兴 - 李蕊男
  • 2021-04-27 - 2021-06-11 - G06F40/30
  • 本发明提出的线上文本评论驱动的电商意见挖掘推荐系统,基于相关关系规则挖掘的方法,对线上商品论中的商品特征进行提取,根据提取的商品特征抽取对应的感情词,并通过感情词典的方法进行量化,得到消费者的商品特征‑感情对,改进协同过滤推荐算法,重新定义一种计算消费者之间近似指数的方法,基于商品特征,通过消费者对商品特征的关注指数和挑剔指数衡量量化消费者对商品特征的偏好程度,进而衡量量化不同消费者之间的近似指数。
  • 线上文本评论驱动意见挖掘推荐系统
  • [发明专利]一种文本情感倾向计算方法-CN202010769900.8在审
  • 于霄 - 北京宏博知微科技有限公司
  • 2020-08-03 - 2020-12-04 - G06F16/33
  • 本发明公开了一种文本情感倾向计算方法,具体包括以下步骤:S1、首先通过文本数据采集模块对网上的商品价的文本数据进行采集;S2、将采集后的文本数据进行存储在语料库中,作为训练集;S3、当对文本信息数据进行情感分析时该文本情感倾向计算方法,通过将人和计算机的优点相结合,既提高了对文本情感度判断的准确度,同时也减轻了人的工作量,降低了耗费的时间,通过情感词识别模块的设置,使得在商品价语料库进行分词时,能够对文本中具有情感倾向的词语进行自动识别抽取
  • 一种文本情感倾向计算方法
  • [发明专利]一种应用于智慧酒店的云商系统-CN201510384084.8在审
  • 黄贵成;陈冬;段红兵 - 成都怡云科技有限公司
  • 2015-07-03 - 2015-09-09 - G06Q30/06
  • 本发明公开了一种应用于智慧酒店的云商系统,包括服务器和多个前端子系统,前端子系统包括显示器和网络机顶盒,显示器通过网络机顶盒与服务器连接,服务器包括酒店情景体验模块、商品定制模块、订单传递模块和评价模块,酒店情景体验模块包括情景体验引导子模块和商品信息展示子模块,商品定制模块包括商品订单页面子模块、订单统计子模块、订单存储子模块和支付模块,订单传递模块包括商品运营商统计子模块、商品运输记录子模块和商品收货信息统计子模块,评价模块包括商品价子模块、运营商等级评定子模块和物流评价子模块。本发明在酒店为消费者提供商品的现场体验,然后通过官方网站完成交易,改善了消费者的购物体验。
  • 一种应用于智慧酒店系统
  • [发明专利]商品属性特征词聚类方法-CN201510638459.9有效
  • 杨余久;袁威强 - 清华大学深圳研究生院
  • 2015-09-30 - 2018-10-30 - G06F17/30
  • 本发明涉及一种商品属性特征词聚类方法,包括如下步骤:所述方法包括,A1:从相关电商网站获取目标商品的评论文本,进行数据预处理;A2:选取含有商品属性特征词语的评论文本,对商品属性特征词进行人工标注,作为获取词性模板的训练样本;A3:根据A2中人工标注的数据进行词性模板训练;A4:利用A1中得到的数据训练语言模型,获得词语的向量表示;A5:利用A4中得到的词语向量,对A3中得到的商品属性特征词进行聚类,得到目标商品的最终属性特征词集合本发明的方法可以于应用在基于商品论文本的商品推荐系统,通过聚类可以减少商品属性特征词数目,从而降低特征维度以及特征稀疏性,使所设计的推荐系统具有更加快速和准确的性能。
  • 商品属性特征词聚类方法
  • [发明专利]网购评论的分析处理方法-CN201310198515.2有效
  • 许大伦;毛颖;张立群 - 北京尚友通达信息技术有限公司
  • 2013-05-24 - 2017-02-08 - G06F17/27
  • 本发明公开了一种网购评论的分析处理方法,其特征在于,包括从某商品的网购评论中提取出的观点词和特征词,将所述观点词和特征词组成特征观点对;根据提取出的所述观点词确定所述观点词的情感倾向;根据情感倾向和特征观点对,计算出每个特征在该商品上的情感分布函数v,以及每个特征在该商品所属小类上的情感分布函数vC;根据v和vC的偏差得到该商品上不同特征词的分数,将分数值最高和/或最低的多个特征词作为该商品的优缺点评论。本发明采用评论的平均值偏差理论,实现有效筛选出对用户最有参考价值的商品论观点;同时还可直接筛选出用户最关心的商品有别于其他同类商品的优点和缺点,极大增加了参考信息的价值。
  • 评论分析处理方法

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