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一种基于在线点评数据的商户多视图特征提取及模型构建方法

摘要

本发明公开了一种基于在线点评数据的商户多视图特征提取及模型构建方法。该方法首先基于在线点评软件的评论、签到与商户业务属性数据,通过构建情感分类神经网络模型挖掘顾客评论的语义信息,并结合顾客评论习惯生成商户语义特征,通过筛选重要的业务属性构成商户业务特征,通过密度聚类生成商户集群并计算集群中各商户的商户集群特征,最后将三类特征进行整合形成商户的多视图特征。然后将该多视图特征输入LightGBM模型,实现对商户经营状况的预测。本发明基于在线点评数据,从多视图角度出发提取商户的多视图特征,并基于该特征构建商户经营状况模型,具有精度高、可扩展性强等特点,可为商户经营、商业投资等提供决策支撑。

著录项

  • 公开/公告号CN111914060B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN202010601573.5

  • 发明设计人 孙笑笑;梁平;俞东进;王欣峰;

    申请日2020-06-28

  • 分类号G06F16/33(20190101);G06F16/35(20190101);G06K9/62(20060101);G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06Q30/02(20120101);

  • 代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人杨舟涛

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区

  • 入库时间 2022-08-23 11:32:55

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