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基于深度学习和知识图谱的文化旅游资源推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习和知识图谱的文化旅游资源推荐方法,包括:构建文化知识图谱和旅游资源自然知识图谱,将文化知识图谱与旅游资源自然知识图谱相互关联得到文化自然知识图谱;通过深度学习技术构建用户评分预测模型;获取用户对旅游资源的购买历史和评分记录,使用用户购买过的旅游资源对用户评分预测模型进行训练;将用户未购买过的旅游资源输入用户评分预测模型得到预测评分,将预测评分最高且用户未曾购买过的前c个旅游资源向用户推荐。本发明提升了评分预测的准确率,提高了在文化旅游推荐领域的推荐准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN110795571A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南宁师范大学;

    申请/专利号CN201911019032.5

  • 发明设计人 闭应洲;潘永华;郑思霞;潘怀奇;

    申请日2019-10-24

  • 分类号

  • 代理机构北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人靳浩

  • 地址 530001 广西壮族自治区南宁市西乡塘区明秀东路175号

  • 入库时间 2023-12-17 06:34:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/36 申请日:20191024

    实质审查的生效

  • 2020-02-14

    公开

    公开

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