一种基于深度学习的信息推送方法和系统
公开
摘要
本发明提出了一种基于深度学习的信息推送方法，包括如下步骤：构造感兴趣物品的访问矩阵，距离邻近矩阵以及种类关联矩阵；通过将感兴趣物品的访问矩阵、距离邻近矩阵和种类关联矩阵进行分解，得到访问矩阵的隐含因子矩阵、距离邻近矩阵的隐含因子矩阵和种类关联矩阵的隐含因子矩阵，并得到感兴趣物品的访问潜在向量，感兴趣物品的距离潜在向量；感兴趣物品的种类潜在向量；计算感兴趣物品特征向量、客户特征向量、时间上下文特征向量以及序次上下文特征向量；将感兴趣物品特征向量、客户特征向量、时间上下文特征向量以及序次上下文特征向量输入训练好的神经网络推荐模型中，得到推荐结果，并进行推送；本发明方法提升了推荐的准确性和合理性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的信息推送方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581161A
申请号 ：
CN202210483164.9
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-05-06
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
邓露露
申请人 ：
深圳市明珞锋科技有限责任公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区粤海街道滨海社区海天一路11、13、15号深圳市软件产业基地5栋205
代理机构 ：
深圳锴权知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
张巍
优先权 ：
CN202210483164.9
主分类号 ：
G06Q30/02
IPC分类号 ：
G06Q30/02 G06F16/9535 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q30/00
商业，例如购物或电子商务
G06Q30/02
行销，例如，市场研究与分析、调查、促销、广告、买方剖析研究、客户管理或奖励；价格评估或确定
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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