[发明专利]一种预测相似物品及训练其模型的方法和装置在审
| 申请号： | 201710606526.8 | 申请日： | 2017-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN108932647A | 公开（公告）日： | 2018-12-04 |
| 发明（设计）人： | 杨骏;史建明;李杰 | 申请（专利权）人： | 上海宏原信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06F17/30 |
| 代理公司： | 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) 31287 | 代理人： | 于晓菁 |
| 地址： | 200233 上海市徐汇*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种预测相似物品及训练其模型的方法和装置，其中，训练预测相似物品模型的方法，包括:获取物品的词袋表示和向量表示，物品的向量表示与该物品的属性维度值及其词向量相关；基于物品对的距离特征获取物品对的向量表示，物品对的距离特征与物品的词袋表示和向量表示相关；结合相似物品对的向量表示和随机采样的物品对的向量表示训练分类模型。本发明通过物品向量表示获取物品对向量表示来训练分类模型，多次压缩训练分类模型的输入数据，提高了训练分类模型的速度和训练结果的准确度,并且该方法适用于各种物品，包括商品、货品和产品等等。 | ||
| 搜索关键词： | 向量表示 训练分类 方法和装置 和向量 预测 随机采样 特征获取 物品模型 训练结果 准确度 词向量 维度 压缩 | ||
【主权项】：
1.一种训练预测相似物品模型的方法，其特征在于，包括以下步骤:获取物品的词袋表示和向量表示，其中，物品的向量表示与该物品的属性维度值及其词向量相关；基于物品对的距离特征获取物品对的向量表示，所述物品对的距离特征与物品的词袋表示和向量表示相关；结合相似物品对的向量表示和随机采样的物品对的向量表示训练分类模型，以获得用于预测相似物品的模型。
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