基于深度学习的互联网数据深度挖掘方法及系统

本发明涉及数据信息检索挖掘技术领域，具体涉及一种基于深度学习的互联网数据深度挖掘方法及系统。本发明利用电子商务推荐系统中的用户在互联网上的购物行为数据构建图结构。获得用户节点第一重要程度和第二重要程度。根据用户节点对于社区特征商品的购买信息，以及系列商品的购买信息在所属初始社区中的突出程度，获得每个用户节点对于初始社区中商品的综合感兴趣程度。进而利用综合重要程度进行排序，进而进行标签的更新，获得准确的社区划分结果，训练出准确性强的偏好推荐神经网络用于对用户进行购物数据推荐。本发明通过利用购物数据对社区划分算法进行优化，进而实现对互联网数据的准确挖掘以及对用户的有效购物推荐。