[发明专利]艺术品推荐方法、装置、可读介质及电子设备有效
| 申请号： | 201910170610.9 | 申请日： | 2019-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN109933678B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 姜元春;毕文亮;刘业政;孙见山;孙春华;陈夏雨;陶丹丹;丁正平;何建民 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11542 | 代理人： | 余罡 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种艺术品推荐方法、装置、可读介质及电子设备，首先，对艺术品的图片风格特征进行学习后在进行聚类，使得风格相近的艺术品被归类与降维，达到了解决数据的稀疏度问题；然后，特征划分狄利克雷过程模型可以对用户群组的偏好进行筛选，得到可以代表用户群组的群兴趣的风格标签，再根据这些风格标签对用户群组的群兴趣进行更细粒度地划分；最后，根据得到的各潜在群组的风格标签分布以及用户属于各潜在群组的概率分布进行个性化推荐，并生成推荐列表。本发明实施例的技术方案可以有效提升预测的准确率和召回率。 | ||
| 搜索关键词： | 艺术品 推荐 方法 装置 可读 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种艺术品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：提取用户收藏列表中各艺术品的图片特征向量，并基于各所述图片特征向量进行聚类得出用户的风格标签文档；根据各所述用户的风格标签文档，通过特征划分狄利克雷过程模型将用户群组划分为若干潜在群组，并确定各所述潜在群组的风格标签分布以及所述用户属于各潜在群组的概率分布；计算所述用户在每一个风格标签上的得分，根据所述得分通过预设规则向用户推送相应的艺术品。
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