摘要
本申请提供一种投顾服务的智能推荐方法、装置、设备及介质,涉及数据处理的技术领域,方法包括:获取具有时间戳的历史样本数据集,历史样本数据集包括多个样本,每个样本由多个特征组成,历史样本数据集包含针对每个样本计算的时间衰减权重;构建动态约束的因果结构图;根据动态约束的因果结构图构建跨层跳跃连接的稀疏深度神经网络模型;利用训练完成的稀疏深度神经网络模型根据实时获取的目标输入,计算并输出目标响应特征;基于目标响应特征与候选池中候选产品的候选特征之间的相似度,筛选出相似度最高的若干个候选特征对应的候选产品作为推荐结果。本申请能够解决传统推荐系统存在的静态建模导致滞后性的问题。
技术关键词
稀疏深度神经网络
驱动特征
智能推荐方法
掩码矩阵
节点
样本
动态
网络接口
输出模块
加权残差
数据
效应
电子设备
可读存储介质
神经网络模型
推荐装置
推荐系统
设备通信
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配电网故障定位方法
节点
相间故障
分布式电源配电网
数据记录仪
区块链交易网络
排名统计方法
风险
概率密度函数
统计系统
交易结算方法
区块链共识节点
图谱
分布式账本
高风险