[发明专利]基于半监督学习的多源异构商品特征权重求解方法和装置有效
| 申请号： | 202010464383.3 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111651512B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 黄茉;张永霞;翁增仁;叶章明;胡锦锋 | 申请（专利权）人： | 福建博思软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/25 | 分类号： | G06F16/25;G06F16/245;G06N20/00;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 福州科扬专利事务所(普通合伙) 35001 | 代理人： | 郭梦羽 |
| 地址： | 350100 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于半监督学习的多源异构商品特征权重求解方法，包括如下步骤：采集网络平台公布的商品数据，将采集到的商品数据放入商品全集中，所述商品数据包括商品特征和商品特征值；工作人员对所述商品全集中的部分商品数据进行同一性标注，将标注了同一性的商品数据放入训练集中；对所述训练集中的商品，求解不同商品特征对应的权重；根据所述训练集中不同商品特征对应的权重，在所述商品全集范围内通过条件松弛和同一性传递进行训练集的推广，并重复求解权重的步骤，直到训练集无法扩充；求解未知权重，根据已知权重的商品特征推导求解训练集中剩余未知权重的商品特征，并重复扩充训练集迭代求解剩余未知权重的商品特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 多源异构 商品 特征 权重 求解 方法 装置 | ||
【主权项】：
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