基于深度学习的产品推荐方法、装置、设备和存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202110459644.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113076484A | 公开（公告）日 | 2021-07-06 |
| 申请公布号 | CN113076484A | 申请公布日 | 2021-07-06 |
| 分类号 | G06F16/9535（2019.01）I;G06F16/9536（2019.01）I;G06N20/00（2019.01）I;G06Q50/00（2012.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 林思涵;张雷妮;张奕宁;卓全娇;曾璐;张文新 | 申请（专利权）人 | 中国建设银行股份有限公司深圳市分行 |
| 代理机构 | 北京集佳知识产权代理有限公司 | 代理人 | 李慧引 |
| 地址 | 518038广东省深圳市福田区鹏程一路8号深圳建行大厦 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请提供一种基于深度学习的产品推荐方法、装置、设备和存储介质，该方法包括，确定目标用户对应的候选产品库；利用词向量模型，协同过滤技术，隐含语义模型和预设的业务推荐规则，从候选产品库中筛选得到多个待推荐产品；利用预先构建的逻辑回归模型，梯度提升决策树和深度学习模型分析各待推荐产品的产品特征和目标用户的用户特征，得到各待推荐产品的预测响应概率；根据预测响应概率将部分待推荐产品推荐给用户。本方案利用深度学习技术对目标用户的用户特征进行分析，能够更深层次地挖掘特定用户对各个产品的潜在偏好，从而提高产品推荐的准确度。 |
