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]用户的兴趣推荐方法、电子设备及存储介质-CN202211678622.0在审
  • 吴迪;杨利君;马文莉;彭菲;郑玉莹;马超;杜鑫宝 - 河北工程大学
  • 2022-12-26 - 2023-05-30 - G06F16/9535
  • 本申请提供一种用户的兴趣推荐方法、电子设备及存储介质。该方法包括:获取用户的长期兴趣集和短期兴趣集,长期兴趣集包括在第一时长内用户的历史行为序列中的至少一个项目,短期兴趣集包括在第二时长内历史行为序列中的至少一个项目,第一时长大于第二时长;计算长期兴趣集中每一个项目项目嵌入和时间位置权重分值,得到长期兴趣特征序列;计算短期兴趣集中每一个项目项目嵌入和潜在意图权重分值,得到短期兴趣特征序列;基于预先确定的融合公式,根据长期兴趣特征序列和短期兴趣特征序列计算用户的最终兴趣特征表示。本申请能够提高用户兴趣推荐的准确率。
  • 用户兴趣推荐方法电子设备存储介质
  • [发明专利]一种协同过滤推荐方法及系统-CN201510710922.6有效
  • 郑冰 - 浪潮软件集团有限公司
  • 2015-10-28 - 2019-03-26 - G06F16/9535
  • 本发明提供一种协同过滤推荐方法及系统,方法包括:获取用户群组中每一个用户分别感兴趣项目;确定每一个用户对其感兴趣的每一个项目的权重值;根据所述用户群组中的每一个用户分别感兴趣项目以及根据每一个用户对其感兴趣的每一个项目的权重值,获取推荐给每一个用户的项目列表。根据本方案,通过获取用户群组中每一个用户分别感兴趣项目,以及确定每一个用户对其感兴趣的每一个项目的权重值,来最终确定推荐给每一个用户的项目列表,通过结合每一个用户所感兴趣项目,以及每一个用户对感兴趣的每个项目赋予的权重值,来确定项目列表,可以提高项目推荐的准确率。
  • 一种协同过滤推荐方法系统
  • [发明专利]基于大数据的文旅消费热度分析方法-CN202210924490.9有效
  • 赵延军;卢绪金;李润生;王春明;管洋 - 山东美丽乡村云计算有限公司
  • 2022-08-03 - 2022-11-08 - G06Q10/10
  • 本发明涉及文旅管理领域,具体涉及一种基于大数据的文旅消费热度分析方法,获取每个文旅消费项目的热点时间段,根据每种文旅项目中每个用户的消费金额和每个用户在该文旅项目的热点时间段内参该文旅项目的次数构建每个用户对每种文旅项目兴趣向量,构建兴趣矩阵,对兴趣矩阵进行数据降维处理得到优化兴趣矩阵,利用兴趣矩阵中每种文旅项目兴趣向量的均值构建自分析向量,根据自分析向量得到每种文旅项目的综合消费热度指标,获取每种文旅项目的分流因子,利用每种文旅项目的分流因子对综合消费热度指标进行修正,根据修正后的综合消费热度指标进行文旅项目规划,方法智能、精准。
  • 基于数据消费热度分析方法
  • [发明专利]一种多兴趣序列推荐方法、系统及设备-CN202310832230.3在审
  • 孙天昊;马嘉懿;张小东;陈延科;吴全旺 - 重庆大学
  • 2023-07-07 - 2023-09-19 - G06F16/9535
  • 本发明提供了一种多兴趣序列推荐方法、系统及设备,方法包括:构建基于全局项目关系和时间信息感知的多兴趣序列推荐模型;利用数据集中用户的历史交互序列和对应的时间戳序列,对基所述多兴趣序列推荐模型进行训练,得到训练好的多兴趣序列推荐模型;将待推荐用户的历史交互序列和对应的时间戳序列输入至训练好的多兴趣序列推荐模型中,获得待推荐用户的多个兴趣;计算所述多个兴趣与候选项目的关联并进行排序,得到相关性最高的top‑N个项目,并将得到的项目列表推荐给用户本发明采用基于全局项目关系和时间信息感知的多兴趣序列推荐方法,捕获项目语义和时序下的依赖,从而从根源上解决了现有的多兴趣序列推荐方法准确性低,用户满意度低的问题。
  • 一种兴趣序列推荐方法系统设备
  • [发明专利]一种基于用户多兴趣兴趣变化的协同过滤推荐算法-CN201810081294.3有效
  • 邓辉舫;赵明飞 - 华南理工大学
  • 2018-01-29 - 2020-06-19 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于用户多兴趣兴趣变化的协同过滤推荐算法,包括步骤:1)构造用户‑项目属性类别相关性矩阵;2)根据用户‑项目属性类别相关性矩阵计算用户相似性,以预测用户对未知项目属性类别的偏好度,进而为用户推荐偏好类别;3)将评分矩阵按照推荐的类别分类,计算每个类别下项目相似性;4)考虑用户的兴趣变化,计算项目的时间权重及项目的新颖度,求出初步预测评分;5)结合用户‑项目属性类别偏好得到最终预测评分并进行推荐。本发明将项目作为用户和项目属性类别之间的桥梁,通过评分矩阵间接得出对项目属性类别的偏爱,较好解决用户兴趣模型单一问题,同时考虑到用户兴趣变化及项目的新颖度,使最终推荐效果更加准确。
  • 一种基于用户兴趣变化协同过滤推荐算法
  • [发明专利]一种契合用户兴趣变化的协同处理方法及系统-CN201710414491.8在审
  • 黄文明;张健;白善今;张宝军 - 桂林电子科技大学
  • 2017-06-05 - 2017-11-21 - G06F17/30
  • 本发明涉及一种契合用户兴趣变化的协同处理方法及系统,其中方法包括采集用户数据,并构建项目显式主题向量,得到目标项目的近邻列表,对构建用户兴趣主题向量,根据用户对项目的行为时间信息更新用户对项目评分,得到目标用户的近邻列表,由目标用户的近邻列表和目标项目的近邻列表,得到目标用户及其近邻用户对目标项目项目列表,对目标用户及其近邻用户对目标项目项目列表进行平均值计算,得到目标用户对目标项目的预测评分,将所述预测评分作为推荐结果;本发明考虑了用户行为的时序性对其兴趣的影响,解决了现有技术中存在的概念漂移问题,基于更新后的用户兴趣向量和用户画像,对项目进行评分预测,对数据具有更好的抗稀疏性。
  • 一种契合用户兴趣变化协同处理方法系统

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