[发明专利]基于大数据的智能业务推荐算法、计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910459726.4 | 申请日： | 2019-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN110348877A | 公开（公告）日： | 2019-10-18 |
| 发明（设计）人： | 王斌;朱超 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 季永康 |
| 地址： | 200072 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于大数据的智能业务推荐算法、计算机可读存储介质，主要包括：基于的embedding算法生成对抗网络，以将对象数据Ce映射成特征二维矩阵Ct；基于对象特征的业务推荐深度学习算法，训练业务推荐神经网络Nr，并输入特征二维矩阵Ct以生成与对象相匹配的初始推荐业务概率RS；基于神经网络的个性化匹配算法，训练神经网络学习推荐人的历史业务数据，形成个性化网络Nci；个性化网络Nci以初始推荐业务概率RS数据为输入，以向推荐人示出对象的目标业务推荐概率PRS，从而提高了推荐人的业务推荐成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 业务推荐 计算机可读存储介质 个性化网络 二维矩阵 神经网络 业务概率 智能业务 大数据 算法 历史业务数据 训练神经网络 对象数据 对象特征 目标业务 匹配算法 输入特征 算法生成 学习算法 映射 成功率 匹配 个性化 对抗 概率 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据的智能业务推荐算法，步骤包括：基于的embedding算法生成对抗网络，以将对象数据C。映射成特征二维矩阵Ct；基于对象特征的业务推荐深度学习算法，训练业务推荐神经网络Nr，并输入特征二维矩阵Ct以生成与对象相匹配的初始推荐业务概率RS；基于神经网络的个性化匹配算法，训练神经网络学习推荐人的历史业务数据，形成个性化网络Nci；个性化网络Nci以初始推荐业务概率RS数据为输入，以向推荐人示出对象的目标业务推荐概率PRS。
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