[发明专利]基于零次学习的清单推荐方法、系统、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110481796.7 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113139127A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 黄雪;董彬 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王毅 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于零次学习的清单推荐方法、系统、设备及存储介质，方法包括：获取待创建清单的基本信息属性；将基本信息属性输入至预先训练好的零次学习模型中，得到零次学习模型输出的预测样例特征；其中，零次学习模型是基于训练清单以及训练样例之间的映射训练得到的；将预测样例特征与真实样例特征进行相似度匹配，并将匹配成功的真实样例特征对应的样例推荐至待创建清单中构建清单。本发明通过零次学习模型获取与待创建清单的基本信息属性存在映射关系的预测样例特征，并根据预测样例特征推荐样例至待创建清单中，从而根据用户需求或偏好进行个性化清单推荐，提高了生成的推荐清单的准确性，进一步提高了与用户的交互性及交互准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 清单 推荐 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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