[发明专利]基于卷积神经网络的分布式实时推荐系统在审
| 申请号： | 201911179227.6 | 申请日： | 2019-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN110889046A | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | 顾岩;曹晓梅 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的分布式实时推荐系统，包括：用户交互模块，负责实现系统和用户的交互以及业务数据的展示；数据存储模块：负责平台业务逻辑数据的存储和支撑实时推荐系统部分对于在线数据的获取需求；离线推荐模块：使用神经协同过滤推荐算法对用户行为数据进行训练，生成离线推荐结果；在线推荐模块：从数据存储模块获取用户行为数据并使用实时推荐算法得到在线推荐结果。本发明采用计算框架Spark加速用户特征模型的训练过程，各模块之间的数据流通过Spark RDD的转换来实现，离线推荐模块使用神经协同过滤算法提高离线推荐结果的准确性，结合在线推荐算法能有效提高推荐结果的准确性和实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 分布式 实时 推荐 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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