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一种基于深度神经网络的用户会话推荐方法
- 专利权人:
- 浙江大学
- 发明人:
- 寿黎但,陈珂,陈刚,胡天磊,伍赛,俞骋超
- 申请号：
- CN201610157679.4
- 公开号：
- CN105787100A
- 申请日:
- 2016.03.18
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 林怀禹
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度神经网络的用户会话的推荐方法。该方法的步骤如下：收集购物网站日志数据，重建用户会话所浏览过的商品网页，生成训练集D’、交叉验证集V’和测试集T’；对所有的会话进行扩展处理，从而生成训练集D、交叉验证集V和测试集T；设置神经网络参数，生成深度深度神经网络模型；训练神经网络，使用基于遗传算法的自动调参框架进行调参；计算模型在测试集T上的正确率；计算路径压缩比。本发明能显著提高推荐精度，针对神经网络调参困难的问题，基于遗传算法提出一个自动调整网络相关配置的算法，大大提高网络调参的效率。它适用于在线购物网站在与用户交互的同时，向用户推荐他们可能会购买的商品。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
