[发明专利]一种AI算法融合的推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201910460474.7 | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110489637A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 刘小健;潘鸿铮;吴聿建 | 申请（专利权）人： | 福建知鱼科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/35;G06F17/27;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 350000 福建省福州市台江区*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种AI算法融合的推荐方法及系统，所述方法包括：预先根据门店获取历史用户的评论数据，并对所述评论数据进行分词处理，得到分词后文本；基于分词后文本和类别，构建基于深度学习的预测模型；根据目标用户的标签和历史记录，采用所述预测模型对所述目标用户对每一类门店的光顾概率进行打分；基于所述打分进行门店推荐。应用本发明实施例能够实现门店的自动推荐，提高用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 目标用户 评论数据 预测模型 分词 文本 分词处理 历史记录 历史用户 算法融合 用户体验 构建 标签 概率 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.一种AI算法融合的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：/n预先根据门店获取历史用户的评论数据，并对所述评论数据进行分词处理，得到分词后文本；/n基于分词后文本和类别，构建基于深度学习的预测模型；/n根据目标用户的标签和历史记录，采用所述预测模型对所述目标用户对每一类门店的光顾概率进行打分；/n基于所述打分进行门店推荐。/n
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