一种基于深度学习的音乐个性化分类推荐方法

    公开(公告)号:CN109271550A

    公开(公告)日:2019-01-25

    申请号:CN201810841931.2

    申请日:2018-07-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的音乐个性化分类推荐方法,包括对乐库中用户操作多的音乐建立向量模型来推荐相似音乐,同时训练一个深度网络模型分析音乐频谱图使用户操作数少的音乐也能有效地按用户喜好分类推荐。本方法主要利用了用户操作反馈和音乐频谱,能有效地避免人工建立复杂的音乐标签,同时对不同操作数的音乐区分操作,可以解决音乐新加入乐库的冷启动问题。

    一种基于择友偏好和矩阵分解的潜在好友推荐方法

    公开(公告)号:CN108021645A

    公开(公告)日:2018-05-11

    申请号:CN201711235916.5

    申请日:2017-11-30

    Inventor: 王一歌 叶展鹏

    Abstract: 本发明公开了一种基于择友偏好和矩阵分解的潜在好友推荐方法,包括根据用户间的表态数据,通过矩阵分解,以排序学习为模型学习用户的择友偏好,进行用户间的表态估计,融合用户间双向推荐的结果,最终向用户推荐可能成为好友的陌生人。本方法通过用户热门程度的筛选,能有效缓解传统基于矩阵分解的推荐算法中由于用户表态评分矩阵的稀疏性问题,并实现数据降维,而综合考虑双向推荐的结果,能进一步提高陌生潜在好友推荐的精度。

    一种基于深度学习的音乐个性化分类推荐方法

    公开(公告)号:CN109271550B

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN201810841931.2

    申请日:2018-07-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的音乐个性化分类推荐方法,包括对乐库中用户操作多的音乐建立向量模型来推荐相似音乐,同时训练一个深度网络模型分析音乐频谱图使用户操作数少的音乐也能有效地按用户喜好分类推荐。本方法主要利用了用户操作反馈和音乐频谱,能有效地避免人工建立复杂的音乐标签,同时对不同操作数的音乐区分操作,可以解决音乐新加入乐库的冷启动问题。

    一种基于择友偏好和矩阵分解的潜在好友推荐方法

    公开(公告)号:CN108021645B

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN201711235916.5

    申请日:2017-11-30

    Inventor: 王一歌 叶展鹏

    Abstract: 本发明公开了一种基于择友偏好和矩阵分解的潜在好友推荐方法,包括根据用户间的表态数据,通过矩阵分解,以排序学习为模型学习用户的择友偏好,进行用户间的表态估计,融合用户间双向推荐的结果,最终向用户推荐可能成为好友的陌生人。本方法通过用户热门程度的筛选,能有效缓解传统基于矩阵分解的推荐算法中由于用户表态评分矩阵的稀疏性问题,并实现数据降维,而综合考虑双向推荐的结果,能进一步提高陌生潜在好友推荐的精度。

    一种低功耗心电手环
    5.
    实用新型

    公开(公告)号:CN204207741U

    公开(公告)日:2015-03-18

    申请号:CN201420623788.7

    申请日:2014-10-24

    Abstract: 本实用新型公开了一种低功耗心电手环,包括手环本体、心电电极、心电信号采集模块和心电信号数据转换芯片,所述心电电极安装于手环本体的内侧,所述心电电极通过心电信号采集模块连接至心电信号数据转换芯片。本实用新型通过采用手环上的心电电极对患者的心电进行检测,并通过心电信号采集模块、心电信号数据转换芯片快速直观地将采集检测结果传输至客户端上,在最大程度上缩短了心电图检测的前期准备时间,保证了心电图检测的准确性与及时性。而且本实用新型结构简单,能大大减少部件的功耗。进一步,本实用新型通过蓝牙传输到客户端的无线结构能有效拓宽了手环的使用范围。本实用新型可广泛应用于医疗检测领域中。

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