一种基于卷积神经网络的图书采购推荐方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN201911086187.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111125338A | 公开（公告）日 | 2020-05-08 |
| 申请公布号 | CN111125338A | 申请公布日 | 2020-05-08 |
| 分类号 | G06F16/335;G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/06 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 郭迟;余佩林;黄勇凯 | 申请（专利权）人 | 中山赛伯坦智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 武汉科皓知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 罗飞 |
| 地址 | 528437 广东省中山市火炬开发区祥兴路6号数贸大厦南冀11层1119卡 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的图书采购推荐方法及装置，首先，获取历史书单数据和历史订单数据；然后将历史书单数据与历史订单数据进行匹配，根据匹配结果将历史书单数据中的图书划分为购买和未购买两个类别；接着从带有标签的历史书单数据划分出训练集；接下来将训练集中包含的信息转化为向量的表示形式；再利用训练集对应的向量对预先构建的神经网络模型进行训练；最后将待处理图书的信息转换为向量后，传入训练好的神经网络模型，得到待处理图书的采购推荐结果。本发明的方法可以利用构建的神经网络模型对图书进行购买推荐，并实现了推荐效率以及推荐准确性的提高。 |
