[发明专利]对象特征的预测、推荐的方法、系统、设备和存储介质在审
| 申请号： | 201711270287.X | 申请日： | 2017-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN110019163A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 王颖帅;李晓霞;苗诗雨 | 申请（专利权）人： | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 薛琦;罗朗 |
| 地址： | 100195 北京市海淀区杏石口路6*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种对象特征的预测、推荐的方法、系统、设备和存储介质，所述预测方法包括：获取用户数据和对象数据，分别从所述用户数据和所述对象数据中提取初始特征，所述初始特征包括多个用户特征和多个对象特征；将所述初始特征进行组合形成多个交互特征；将所述初始特征和所述交互特征作为训练样本输入到多层感知机模型，训练得到对象特征的预测模型和所述交互系数；所述预测模型用于预测对象的对象特征，所述交互系数用于表征所述交互特征的特征关联性。本发明基于多层感知机模型，对输入的初始特征和交互特征进行训练，能够得到特征之间的交互关联性，抽象出更有价值的特征，同时得到更优的预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 对象特征 交互特征 预测模型 预测 存储介质 对象数据 多层感知 交互系数 用户数据 关联性 训练样本 用户特征 抽象 | ||
【主权项】：
1.一种对象特征的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：获取用户数据和对象数据，分别从所述用户数据和所述对象数据中提取初始特征；所述初始特征包括多个用户特征和多个对象特征；将所述初始特征进行组合形成多个交互特征；将所述初始特征和所述交互特征作为训练样本输入到多层感知机模型，训练得到对象特征的预测模型和所述交互特征的交互系数；所述预测模型用于预测对象的对象特征，所述交互系数用于表征所述交互特征的特征关联性。
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