[发明专利]一种基于BP神经网络的文件推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201710741092.2 | 申请日： | 2017-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN107577736B | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 顾静雯 | 申请（专利权）人： | 武汉数字智能信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/906;G06F16/14;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京化育知识产权代理有限公司 11833 | 代理人： | 闫露露 |
| 地址： | 430223 湖北省武汉市东湖新技术开发*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的文件推荐方法及系统，包括：对用户群体进行初步划分，得到不同的用户群；分别获取每个用户群各自对应的训练样本数据；分别建立每个用户群各自对应的BP神经网络；根据每个用户群各自对应的训练样本数据，分别对所述用户群各自对应的BP神经网络进行训练；将预测样本数据输入到训练好的每个用户群各自对应的BP神经网络模型，分别得到每个用户群对所述预测样本数据的评分；选择评分高的用户群，向其推荐所述预测样本数据对应的文件。通过以上方式，本发明可以更加精准的给用户推荐合适的文件。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 文件 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络的文件推荐方法，其特征在于，包括：步骤S100根据预设的分类条件对待分类用户进行分类，得到不同的用户群；步骤S200分别获取每个用户群各自对应的训练样本数据；步骤S300分别建立每个用户群各自对应的BP神经网络；步骤S400根据每个用户群各自对应的训练样本数据，分别对所述用户群各自对应的BP神经网络进行训练，得到训练好的所述用户群各自对应的BP神经网络模型；步骤S500将预测样本数据输入训练好的每个用户群各自对应的BP神经网络模型，分别得到每个用户群各自对应的BP神经网络模型对所述预测样本数据的输出量；步骤S600选择所述输出量大于预设阈值的BP神经网络模型所对应的用户群，向其推荐所述预测样本数据对应的文件。
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