一种用户问题的聚类解答方法和系统.pdf
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相关资料
一种用户问题的聚类解答方法和系统.pdf
本说明书实施例提供了一种用户问题的聚类解答方法和系统,包括:获取多个用户的问题内容;确定每一个所述问题内容对应的标准问题,每一个所述标准问题对应一个问题聚类池,所述问题聚类池中包括所述标准问题对应的所有问题内容;当所述标准问题允许进行聚类解答时,判断所述问题聚类池中聚类的所述问题内容是否满足预设的条件,满足,则对所述问题聚类池对应的所有用户执行同一聚类解答;否则执行非聚类解答;所述聚类解答是指对同一个所述问题聚类池对应的所有用户获取相同的解答内容。
一种用户聚类方法和装置.pdf
本申请提供了一种用户聚类方法和装置,该方法包括:确定待聚类的多个用户;分别获取每个该用户在动漫业务平台中的至少一个第一类兴趣标签,该第一类兴趣标签表征该用户在该动漫业务平台中访问过的动漫类型;分别获取每个该用户在指定的泛娱乐业务平台中的至少一个第二类兴趣标签,该第二类兴趣标签表征该用户在该泛娱乐业务平台中访问过的泛娱乐类型,该泛娱乐业务平台不同于该动漫业务平台;根据该用户具有的该至少一个第一类兴趣标签以及该至少一个第二类兴趣标签,对该多个用户进行聚类,得到聚类出的多个分类,每个该分类中包括至少一个该用户。
一种对象聚类方法和系统.pdf
本说明书涉及一种对象聚类方法和系统,在该方法包括基于多个对象及对象间的关联关系构造图数据;其中,所述图数据包括多个节点以及节点间的边权信息;对图神经网络模型进行一轮或多轮迭代更新,并将最后一轮迭代更新获得的图数据的节点类簇作为节点聚类结果,进而基于节点聚类结果确定对象聚类结果,其中一轮迭代更新包括:利用图神经网络模型处理图数据,得到各节点的嵌入向量,以及基于各节点的嵌入向量确定的节点间的边权预测信息;利用聚类算法处理各节点的嵌入向量,得到一个或多个类簇;确定每个类簇的中心点的嵌入向量,并计算各节点与其所在
一种对象聚类方法和系统.pdf
本说明书涉及一种对象聚类方法和系统,在该方法包括基于多个对象及对象间的关联关系构造图数据;其中,所述图数据包括多个节点以及节点间的边权信息;对图神经网络模型进行一轮或多轮迭代更新,并将最后一轮迭代更新获得的图数据的节点类簇作为节点聚类结果,进而基于节点聚类结果确定对象聚类结果,其中一轮迭代更新包括:利用图神经网络模型处理图数据,得到各节点的嵌入向量,以及基于各节点的嵌入向量确定的节点间的边权预测信息;利用聚类算法处理各节点的嵌入向量,得到一个或多个类簇;确定每个类簇的中心点的嵌入向量,并计算各节点与其所在
一种基于用户聚类的图书推荐方法及系统.pdf
本发明公开了一种基于用户聚类的图书推荐方法及系统,其中,所述方法包括:对图书馆数据库中用户的借阅记录进行预处理,根据预处理结果构建用户模型;对所述用户模型进行模糊聚类处理,获取用户聚类中心以及各用户在聚类中的隶属度;根据所述隶属度计算目标用户与所述各用户之间的相似度,获取与所述目标用户相似度较高的用户组成目标用户邻近集;根据所述目标用户邻近集的图书借阅情况向所述目标用户进行图书推荐;实施本发明实施例,通过对图书馆数据库保留的大量用户借阅记录进行分析得到用户偏好及需求快速向用户提供个性化图书推荐服务,提高了