公开(公告)号：CN106777359B

公开(公告)日：2019-06-07

申请号：CN201710040092.X

申请日：2017-01-18

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 吴国栋 ,  史明哲

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了一种基于受限玻尔兹曼机的文本业务推荐方法，是通过输入业务需求描述，自动获取其相似信息，利用LDA主题模型提取主题，并结合RBM未知偏好主题预测模型得到用户的偏好主题，通过计算用户偏好主题和相应待推荐业务的主题相似度，进而为用户推荐，省去用户花费大量的时间去寻找需求业务及对各个业务进行决策分析的工作量。本发明能帮助用户过滤掉无效业务信息及对未知潜在偏好主题进行预测，从而能提供优质个性化的潜在业务信息。

公开(公告)号：CN106777359A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201710040092.X

申请日：2017-01-18

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 吴国栋 ,  史明哲

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/3334 ,  G06F16/3346 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了一种基于受限玻尔兹曼机的文本业务推荐方法，是通过输入业务需求描述，自动获取其相似信息，利用LDA主题模型提取主题，并结合RBM未知偏好主题预测模型得到用户的偏好主题，通过计算用户偏好主题和相应待推荐业务的主题相似度，进而为用户推荐，省去用户花费大量的时间去寻找需求业务及对各个业务进行决策分析的工作量。本发明能帮助用户过滤掉无效业务信息及对未知潜在偏好主题进行预测，从而能提供优质个性化的潜在业务信息。