[发明专利]商家推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质在审
| 申请号： | 201910324959.3 | 申请日： | 2019-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN110209926A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 钟超;刘海文;陈保密;高玉龙 | 申请（专利权）人： | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 莎日娜 |
| 地址： | 100083 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开公开了一种商家推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质。所述方法，包括：获取目标用户的点击序列信息；根据所述点击序列信息，通过预设的推荐模型，获取每个备选商家的推荐评分；基于所述备选商家的推荐评分，获取所述目标用户的目标推荐商家并推送至所述目标用户；其中，所述推荐模型为通过对双层循环神经网络模型和深度神经网络模型进行联合训练后得到的组合模型。由此解决了现有的推荐方法的准确性欠佳的技术问题。取得了提高推荐商家的准确性的有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 可读存储介质 神经网络模型 电子设备 目标用户 序列信息 备选 获取目标 双层循环 组合模型 推送 预设 联合 | ||
【主权项】：
1.一种商家推荐方法，其特征在于，包括：获取目标用户的点击序列信息；根据所述点击序列信息，通过预设的推荐模型，获取每个备选商家的推荐评分；基于所述备选商家的推荐评分，获取所述目标用户的目标推荐商家并推送至所述目标用户；其中，所述推荐模型为通过对双层循环神经网络模型和深度神经网络模型进行联合训练后得到的组合模型，所述双层循环神经网络模型包括第一层级循环神经网络模型和第二层级循环神经网络模型，且所述第二层级循环神经网络模型的输入数据包括所述第一层级循环神经网络模型的输出数据。
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