一種基于GRU網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化實(shí)時(shí)推薦方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110633208.7 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113487377A 公開（公告）日 2021-10-08
申請(qǐng)公布號(hào) CN113487377A 申請(qǐng)公布日 2021-10-08
分類號(hào) G06Q30/06（2012.01）I;G06Q10/04（2012.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 黃莉雅;李然;倪凡;紀(jì)元;歐陽(yáng)靜;馮光璐;舒彧;曾路;楊耀;吳漾;雷光裕 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司
代理機(jī)構(gòu) 成都玖和知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 胡琳梅
地址 550000貴州省貴陽(yáng)市南明區(qū)濱河路17號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于GRU網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化實(shí)時(shí)推薦方法，通過改進(jìn)的雙向循環(huán)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GRU算法，根據(jù)打點(diǎn)的用戶行為數(shù)據(jù)，根據(jù)時(shí)間順序建立時(shí)間序列數(shù)據(jù)特征來構(gòu)建GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，解決了傳統(tǒng)推薦算法人工提取特征、數(shù)據(jù)特征稀疏高維，分布不均等問題。通過一個(gè)實(shí)時(shí)計(jì)算行為數(shù)據(jù)模塊，得到現(xiàn)有的行為進(jìn)行推薦的一個(gè)結(jié)果，綜合算法離線計(jì)算的結(jié)果，實(shí)時(shí)得出推薦結(jié)果，解決了傳統(tǒng)推薦模型實(shí)時(shí)推薦效果不明顯的情況。