[发明专利]应用于智慧校园的深度神经网络信息推荐系统

权利要求书

1.一种应用于智慧校园的深度神经网络信息推荐系统，其特征在于，其包括：智慧校园平台和学生终端，各学生终端与智慧校园平台具有通信连接；所述智慧校园平台包括：数据处理模块、人工智能模块和数据库，数据库分别与数据处理模块和人工智能模块具有通信连接，数据处理模块和人工智能模块具有通信连接；

数据处理模块接收学生终端发送学生分析数据；所述学生分析数据包括第一类分析数据、第二类分析数据和第三类分析数据；所述第一类分析数据为基本信息特征数据；所述第二类分析数据为兴趣爱好特征数据；所述第三类分析数据为生活习惯特征数据；

数据处理模块分别提取所述第一类分析数据、第二类分析数据和第三类分析数据的一阶统计量和二阶统计量以得到第一类一阶统计量、第二类一阶统计量、第三类一阶统计量、第一类二阶统计量、第二类二阶统计量和第三类二阶统计量；

数据处理模块根据所述第一类一阶统计量、第二类一阶统计量和第三类一阶统计量生成一阶聚合向量；根据所述第一类二阶统计量、第二类二阶统计量和第三类二阶统计量生成二阶聚合向量；

数据处理模块将所述一阶聚合向量和二阶聚合向量进行归一化，并将归一化后的一阶聚合向量和二阶聚合向量进行串联得到学生分析数据的聚合特征向量；

人工智能模块将学生分析数据的聚合特征向量输入智慧校园管理模型；通过第一子模型的输入层将所述聚合特征向量输入第一子模型；第一子模型的卷积层对所述聚合特征向量进行线性变换以生成线性特征向量；通过第一子模型的输出层将所述线性特征向量输出第一子模型；

人工智能模块通过第二子模型的输入层将所述线性特征向量输入第二子模型；第二子模型的隐藏层将所述线性特征向量进行处理以得到学生分析数据对应的学生类型标签，并通过第二子模型的输出层将所述学生类型标签输出第二子模型；第三子模型将所有学生分析数据对应的学生类型标签进行聚类以输出宿舍分配数据。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述学生终端为学生使用的具有通信功能和数据传输功能的设备，其包括：智能手表、智能手机、平板电脑和笔记本电脑。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述基本信息特征数据用于表征学生的基本信息；所述兴趣爱好特征数据用于表征学生的兴趣爱好；所述生活习惯特征数据用于表征学生的生活习惯。

4.根据权利要求1至3之一所述的系统，其特征在于，所述数据处理模块根据第一类二阶统计量、第二类二阶统计量和第三类二阶统计量生成二级聚合向量包括：

数据处理模块将所述第一类二阶统计量、第二类二阶统计量和第三类二阶统计量进行特征融合以得到第一类分析数据、第二类分析数据和第三类分析数据之间的二阶交互矩阵；

数据处理模块提取所述二阶交互矩阵的上三角矩阵以得到二阶三角矩阵，并对所述二阶三角矩阵进行向量化以得到若干个二阶交互向量，然后对所述若干个二阶交互向量进行向量拼接以得到二阶聚合向量。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，数据处理模块将第一类二阶统计量、第二类二阶统计量和第三类二阶统计量进行特征融合得到二阶交互矩阵包括：

数据处理模块提取所述第一类二阶统计量、第二类二阶统计量和第三类二阶统计量的统计量特征以生成第一类二阶统计特征矩阵、第二类二阶统计特征矩阵和第三类二阶统计特征矩阵；

数据处理模块分别将第一类二阶统计特征矩阵、第二类二阶统计特征矩阵和第三类二阶统计特征矩阵进行向量化以生成若干个第一类二阶统计特征向量、第二类二阶统计特征向量和第三类二阶统计特征向量。