[发明专利]一种实现个性化推荐的方法及装置有效
| 申请号： | 201910759846.6 | 申请日： | 2019-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN110457329B | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 刘正夫;程秋建;张孝丹;周振华;伍思恒 | 申请（专利权）人： | 第四范式（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/22 | 分类号： | G06F16/22;G06F16/2458;G06F16/9535;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 苏银虹;曾世骁 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种实现个性化推荐的方法及装置，涉及机器学习技术领域，主要技术方案包括：获取数据源，数据源包括多个数据表；确定数据源中的多个数据表的嵌套层级数N，依次对每个嵌套层级执行如下步骤：从数据源中，确定当前嵌套层级的目标数据表；对目标数据表以及数据源中与目标数据表存在对应关系的数据表，进行深度特征提取，并将提取的深度特征添加到目标数据表中，形成深度特征表；对深度特征表进行离散特征处理和/或窗口特征处理，形成针对目标数据表的特征表，并将特征表作为新的数据表添加到数据源中；基于第N个嵌套层级的目标数据表的特征表，进行机器学习模型训练，得到推荐模型；利用推荐模型实现个性化推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 实现 个性化 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种实现个性化推荐的方法，其特征在于，包括：/n获取数据源，其中，所述数据源包括多个数据表，各数据表均具有其各自的类别；/n确定所述数据源中的多个数据表的嵌套层级数N，依次对每个嵌套层级执行如下步骤：从所述数据源中，确定当前嵌套层级的目标数据表；对所述目标数据表以及所述数据源中与所述目标数据表存在对应关系的数据表，进行深度特征提取，并将提取的深度特征添加到所述目标数据表中，形成深度特征表；对所述深度特征表进行离散特征处理和/或窗口特征处理，形成针对所述目标数据表的特征表，并将所述特征表作为新的数据表添加到所述数据源中；N≥1；/n基于第N个嵌套层级的目标数据表的特征表，进行机器学习模型训练，得到推荐模型；/n利用所述推荐模型实现个性化推荐。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于第四范式（北京）技术有限公司，未经第四范式（北京）技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910759846.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：参数生效方法及装置
- 下一篇：一种时序数据管理平台
