[发明专利]基于稳定神经协同过滤的用户-商品偏好预测系统和方法有效
| 申请号： | 202010098124.3 | 申请日： | 2020-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN111311324B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 王庆先;张枭;陈彪;马康康 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 韦海英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于稳定神经协同过滤的用户‑商品偏好预测系统，包括数据预处理模块、与数据预处理模块连接的数据存储模块、分别与数据存储模块连接的参数控制模块、数据输出模块和预测结果生成模块，以及与参数控制模块连接的模型训练模块，预测结果生成模块分别与参数控制模块以及模型训练模块连接。基于上述系统，本发明还提供了基于稳定神经协同过滤的用户‑商品偏好预测方法。本发明旨在利用噪声模拟用户恶意攻击时的数据波动，通过引入指导模型辅助训练，对已知用户‑商品评分数据的内在统计规律进行分析，从而提供稳定准确的用户‑商品评分预测结果，为用户提供个性化、安全、可靠的金融产品推荐服务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稳定 神经 协同 过滤 用户 商品 偏好 预测 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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