[发明专利]一种基于产品图像风格的推荐方法有效
| 申请号： | 202110103358.7 | 申请日： | 2021-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN112818146B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 潘晓光;潘晓辉;焦璐璐;令狐彬;张娜 | 申请（专利权）人： | 山西三友和智慧信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/535 | 分类号： | G06F16/535;G06F16/583;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06F16/9536;G06Q30/06;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 太原荣信德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14119 | 代理人： | 杨凯;连慧敏 |
| 地址： | 030006 山西省*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于机器学习技术领域，具体涉及一种基于产品图像风格的推荐方法，包括下列步骤：构造用户对物品的评分矩阵R和用户与用户之间的社交关系矩阵T：提取图片的内容特征和风格特征；计算其交互过的图片的内容特征平均值和风格特征平均值，分别作为用户的图片内容偏好特征和图片风格偏好特征；利用隐语意模型拟合用户的隐特征和产品的隐特征；构建目标损失函数；利用梯度下降方法对目标损失函数进行优化求解，使得目标损失函数最小，从而得到最优预测评分矩阵。本发明基于贝叶斯个性化排序模型，该技术简单可复现性高，复杂度低。本发明利用独热编码方式处理用户集和物品集，该处理方式起到了扩充特征的作用。本发明用于品图像风格的推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 产品 图像 风格 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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