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一种基于高斯估计的在线餐饮主标签数据快速提取方法
成果名称: | 一种基于高斯估计的在线餐饮主标签数据快速提取方法 | 关键字: | 口味 , 标签 , 餐馆 , 用户 , 数据 , 评论 , 评分 , 估计 , 行为 , 历史 | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 浙江省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201610634284.9 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 浙江工业大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 5.00 | 所属十强产业: |
一种基于高斯估计的在线餐饮主标签数据快速提取方法,包括以下步骤:1)获取商铺标签数据,以及用户评分与评论数据,并对商铺标签数据进行预处理;2)针对每个用户,将其各标签的评分数据集求得高斯分布的平均值与方差,即该用户在该标签下的评分高斯分布;3)针对每个用户,将每次商铺的各个标签评分与该标签评分高斯分布作标准化处理,求得最大似然估计作为该次用户去该商铺的目标标签;4)将估计标签、实际完整标签分别和评论数据作测试,取两者匹配率的相对偏差作为模型的最终评价成绩。本发明提取高斯分布下最大似然口味标签作为用户就餐行为的主选口味标签,提取精度较高且算法复杂度较低,适合实际应用场景。
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姜女士
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