[发明专利]一种基于神经协同过滤的智能商业选址方法在审
| 申请号： | 201811374600.9 | 申请日： | 2018-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN109544224A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 郭斌;李诺;於志文;王柱;刘焱;欧阳逸 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/12 |
| 代理公司： | 西安利泽明知识产权代理有限公司 61222 | 代理人： | 刘伟 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于神经协同过滤的智能商业选址方法，通过收集餐馆数据、地理信息数据，据此得到餐馆类别与地址块的交互矩阵数据，使用奇异值分解、多层感知机分别线性、非线性模拟餐馆类别对地址的偏好，连接两个偏好值得到最终的预测值，据此预测值对餐馆类别推荐地址列表。(使用神经协同过滤的方法预测交互矩阵中的缺失值，据此预测值对餐馆类别推荐地址列表。)本发明利用以下原理：神经协同过滤可以预测出交互矩阵中的缺失值，然后预测值以某种方式向餐馆类别进行推荐。其能够有效解决矩阵分解线性模拟交互的问题、避免了冷启动的问题，同时加入了多层感知机这一深度学习方法，可以从数据中学习任意函数，增加了地址推荐的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 餐馆 协同过滤 预测 交互矩阵 神经 多层感知 偏好 选址 地理信息数据 非线性模拟 奇异值分解 矩阵分解 线性模拟 有效解决 智能 地址块 冷启动 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经协同过滤的智能商业选址方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建立餐馆、地址交互矩阵；S2：建立地址偏好模型；S3：餐馆地址推荐。
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