基于用户偏好的设计风格智能推荐与生成方法及系统

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基于用户偏好的设计风格智能推荐与生成方法及系统
申请号:CN202510450311
申请日期:2025-04-11
公开号:CN120386883A
公开日期:2025-07-29
类型:发明专利
摘要
本发明提供基于用户偏好的设计风格智能推荐与生成方法及系统,涉及设计风格技术领域,包括构建用户偏好特征向量;分析用户偏好演化规律,生成用户偏好演化曲线;计算图标设计特征与用户偏好特征间的时序关联度,构建共振评分矩阵;基于共振评分矩阵设计自适应共振阈值筛选模型;利用深度生成对抗网络创建初始图标设计方案;通过迁移学习和深度强化学习优化设计参数,输出个性化图标设计推荐方案。本发明能够实现图标设计的智能化推荐与生成,提高设计效率和用户满意度。
技术关键词
群体智能优化算法 深度生成对抗网络 设计特征 深度强化学习模型 图标 深度学习网络 特征融合网络 群体智能算法 参数 注意力机制 模式识别算法 多层注意力 生成用户 动态 曲线 识别局部周期模式 时序特征 矩阵
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