[发明专利]一种采用深度特征匹配的推荐方法在审
| 申请号： | 201710112793.X | 申请日： | 2017-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN106933996A | 公开（公告）日： | 2017-07-07 |
| 发明（设计）人： | 王国军;戴颖龙;邢萧飞;谢冬青 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司44202 | 代理人： | 郝传鑫 |
| 地址： | 510000 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种采用深度特征匹配的推荐方法，其包括步骤S1通过用户数据、资源数据建立人工神经网络结构的模型，模型包括若干个层；S2定义模型的层数，每一层的神经元数目、每一层之间的连接方式、运算方法；S3通过将用户数据、资源数据进行训练，得到每一层之间的连接权值；S4通过输入用户数据、资源数据，采用模型计算，得到用户对于资源的相似度量。本发明提供的采用深度特征匹配的推荐方法，通过多层神经网络结构进行特征学习，深度地挖掘了用户和资源的特征，通过深度学习能够精确确定某一用户对某一资源的偏好程度，并能大幅度提高推荐系统的个性化程度、资源推荐质量以及用户的满意度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 采用 深度 特征 匹配 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种采用深度特征匹配的推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过用户数据、资源数据建立人工神经网络结构的模型，所述模型包括若干个层；S2：定义所述模型的层数，每一层的神经元数目、每一所述层之间的连接方式、运算方法；S3：通过将用户数据、资源数据进行训练，得到每一所述层之间的连接权值；S4：通过输入用户数据、资源数据，采用所述模型计算，得到所述用户对于所述资源的相似度量。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州大学，未经广州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710112793.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
