[发明专利]一种基于FP-growth关联分析规则的配方模块搭配推荐方法及装置在审

专利信息
申请号: 202111418775.7 申请日: 2021-11-26
公开(公告)号: CN113934943A 公开(公告)日: 2022-01-14
发明(设计)人: 王君婷;周红审;宋梦坤;周平;司辉 申请(专利权)人: 湖北中烟工业有限责任公司
主分类号: G06F16/9536 分类号: G06F16/9536;G06F16/9538;G06F16/2458;G06Q50/04
代理公司: 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 代理人: 任婷婷
地址: 430000 湖北省*** 国省代码: 湖北;42
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 fp growth 关联 分析 规则 配方 模块 搭配 推荐 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于FP-growth关联分析规则的配方模块搭配推荐方法,其特征在于,包括:

当接收到配方搭配推荐指令时,响应所述配方搭配推荐指令,获取已选择的第一叶组模块;

基于FP-growth算法模型从历史配方数据中查询与所述第一叶组模块匹配的匹配配方数据;

基于各所述匹配配方数据中除所述第一叶组模块外的各第二叶组模块生成推荐信息,展示所述推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于各所述匹配配方数据中除所述第一叶组模块外的各第二叶组模块生成推荐信息,展示所述推荐信息,包括:

确定各所述匹配配方数据中除所述第一叶组模块外的各第二叶组模块;

将至少存在于两个所述匹配配方数据中的所述第二叶组模块标记为常用叶组模块,并将除所述常用叶组模块外的各所述第二叶组模块标记为差异叶组模块;

获取所述常用叶组模块对应的第一叶组模块信息以及所述差异叶组模块对应的第二叶组模块信息,基于所述常用叶组模块、差异叶组模块、第一叶组模块信息、第二叶组模块信息生成推荐信息,展示所述推荐信息。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述展示所述推荐信息之前,还包括:

基于各所述常用叶组模块在各匹配配方数据中的出现次数,按照从大到小的顺序优化所述推荐信息中所述常用叶组模块的排列顺序。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述展示所述推荐信息之后,还包括:

接收差异叶组模块查询指令,响应所述差异叶组模块查询指令,获取所述差异叶组模块查询指令对应的待查询差异叶组模块;

从所述历史配方数据中获取所述待查询差异叶组模块的常用搭配叶组模块和常用搭配配方。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

当接收到筛选指令时,基于所述筛选指令对应的筛选条件对所述推荐信息进行筛选,得到筛选信息。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述筛选指令对应的筛选条件对所述推荐信息进行筛选之后,还包括:

若所述推荐信息均无法满足所述筛选条件,基于所述筛选条件对所述历史配方数据进行筛选,得到筛选配方数据;

确定所述筛选配方数据中满足所述筛选条件的筛选叶组模块,获取所述筛选叶组模块对应的第三叶组模块信息;

基于所述第三叶组模块信息判断所述筛选叶组模块与所述第一叶组模块是否存在不良反应。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

接收反馈查询指令,响应所述反馈查询指令并确定所述反馈查询指令对应的待查询匹配配方数据;

获取各所述待查询匹配配方数据对应的用户反馈信息,展示所述用户反馈信息。

8.一种基于FP-growth关联分析规则的配方模块搭配推荐装置,其特征在于,包括:

接收模块,用于当接收到配方搭配推荐指令时,响应所述配方搭配推荐指令,获取已选择的第一叶组模块;

查询模块,用于基于FP-growth算法模型从历史配方数据中查询与所述第一叶组模块匹配的匹配配方数据;

推荐模块,用于基于所述匹配配方数据中除所述第一叶组模块外的各第二叶组模块生成推荐信息,展示所述推荐信息。

9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

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湖北中烟工业有限责任公司,未经湖北中烟工业有限责任公司许可,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/pat/books/202111418775.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top