一种基于多领域语义融合的推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN110968675B

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN201911232045.0

    申请日:2019-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于多领域语义融合的推荐方法与系统,通过构建语义本体,利用skip‑gram模型实现不同领域中本体类型的融合,从而实现项目的跨领域融合,得到跨领域项目相似度,再根据领域相关度排序迭代多个领域的数据,生成最终的用户‑项目评分矩阵,最后结合协同过滤方法实现跨领域推荐,为用户推荐跨领域项目。本发明可以有效缓解单一领域推荐中存在的数据稀疏和冷启动问题,同时优化了基于语义的跨域推荐方法,避免了人工标签等形式的大量人力工作。

    文本的检测方法及装置

    公开(公告)号:CN109902181A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910163128.2

    申请日:2019-03-04

    Abstract: 本发明提供了一种文本的检测方法及装置,涉及文本分类的技术领域,能够在获取待检测文本的多个特征属性和文本主题时,计算多个特征属性对应的主题分布矩阵和文本主题对应的词分布矩阵;基于多个主题分布矩阵生成联合分布矩阵;在根据联合分布矩阵和词分布矩阵,利用分类算法对待检测文本进行类别检测。通过将多个主题分布矩阵进行融合,可有效避免因单一的文档-主题矩阵不能真实地反映主题集群的变化和模糊性的问题,提高了文档的类别检测。

    一种智能点餐系统、方法及装置

    公开(公告)号:CN109191262A

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201811095798.7

    申请日:2018-09-19

    Abstract: 本申请提供了一种智能点餐系统、方法及装置,其中,该系统第一用户终端、以及第二用户终端,其中:所述第一用户终端,用于获取商家信息,根据第一用户在所述商家信息包含的餐品信息中选定的餐品信息,生成用餐订单,并将所述用餐订单发送至所述第二用户终端;所述第二用户终端,用于接收所述第一用户终端发送的用餐订单,并在接收到第二用户输入的烹饪完成指示后,向所述第一用户终端发送取餐指示。通过上述系统,能够避免用户排队点餐及取餐,防止出现点餐或取餐档口人群拥挤的现象,节省点餐时间,在餐品烹饪完成后能及时通知用户取餐,提高工作效率。

    一种文本情感测量方法和装置

    公开(公告)号:CN111078882A

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN201911283463.2

    申请日:2019-12-13

    Abstract: 本发明公开了一种文本情感测量方法和装置,包括:对所测量对象的文本文字数据进行收集;对收集的对象数据进行数据预处理,将对象数据转换为适用于策略模型学习的格式化数据;对格式化数据进行模型训练、验证评估,得到策略模型;根据所需识别对象的文本文字数据,选择合适的策略模型作为文本情感测量模型;对所需识别对象的文本文字数据进行预处理后,输入文本情感测量模型中,得出预测结果。本发明根据检测对象的在不同情感状态下所表现出的状态(如文本评论的倾向性)不同,设计一个文本情感自动化测量的方法和装置,该方法和装置可为人工测量提供参考,进而提升测量准确率和效率。

    一种基于多领域语义融合的推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN110968675A

    公开(公告)日:2020-04-07

    申请号:CN201911232045.0

    申请日:2019-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于多领域语义融合的推荐方法与系统,通过构建语义本体,利用skip-gram模型实现不同领域中本体类型的融合,从而实现项目的跨领域融合,得到跨领域项目相似度,再根据领域相关度排序迭代多个领域的数据,生成最终的用户-项目评分矩阵,最后结合协同过滤方法实现跨领域推荐,为用户推荐跨领域项目。本发明可以有效缓解单一领域推荐中存在的数据稀疏和冷启动问题,同时优化了基于语义的跨域推荐方法,避免了人工标签等形式的大量人力工作。

    文本的检测方法及装置

    公开(公告)号:CN109902181B

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN201910163128.2

    申请日:2019-03-04

    Abstract: 本发明提供了一种文本的检测方法及装置,涉及文本分类的技术领域,能够在获取待检测文本的多个特征属性和文本主题时,计算多个特征属性对应的主题分布矩阵和文本主题对应的词分布矩阵;基于多个主题分布矩阵生成联合分布矩阵;在根据联合分布矩阵和词分布矩阵,利用分类算法对待检测文本进行类别检测。通过将多个主题分布矩阵进行融合,可有效避免因单一的文档‑主题矩阵不能真实地反映主题集群的变化和模糊性的问题,提高了文档的类别检测。

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