摘要
本申请涉及一种家装设计师智能推荐方法及系统,其包括步骤:获取用户需求信息以及历史行为信息,并提取需求特征以及历史行为特征;获取设计师数据库并进行分类形成多维特征向量;将需求特征、历史行为特征以及多维特征向量输入至匹配模型生成匹配度矩阵;基于损失函数以及求解算法生成匹配度矩阵的需求解;基于生成的需求解生成推荐列表;本申请通过提取需求特征以及历史行为特征,结合多维特征向量输入匹配模型生成匹配度矩阵,并基于损失函数及求解算法生成其需求解从而生成并输出推荐列表,实现对家装设计的动态偏好挖掘与结合多维特征的设计师推荐,具有提升推荐系统的实用性与用户满意度的效果。
技术关键词
智能推荐方法
多维特征向量
求解算法
特征提取模型
家装
矩阵
匹配误差
智能推荐系统
列表
特征提取模块
标签
生成用户
输入模块
风格
强度
频率
身份
系统为您推荐了相关专利信息
词袋模型
指标
企业创新能力
大数据
机器学习算法
吸收光谱测量方法
特征提取模型
样本
BP神经网络
随机梯度下降
声学特征
语音交互方法
语音特征信息
融合特征
个性化语音
长时间尺度
强化学习模型
电压优化方法
短时间尺度
历史运行状态