公开(公告)号：CN107256508A

公开(公告)日：2017-10-17

申请号：CN201710387450.4

申请日：2017-05-27

Applicant: 上海交通大学 ,  携程计算机技术(上海)有限公司

Inventor： 李生红 ,  江文 ,  谢文丹 ,  马颖华 ,  黄德双 ,  葛昊 ,  黎晓春 ,  陈毅鸿

IPC: G06Q30/06

CPC classification number: G06Q30/0631

Abstract: 一种基于时间场景的商品推荐系统及其方法，包括：初始化模块、训练模块、评估模块和推荐模块，其中：初始化模块将已有商品数据根据时间顺序划分为训练集和测试集，建立并初始化用户偏置向量、商品偏置向量、商品特征矩阵、用户特征矩阵和商品隐式特征矩阵；训练模块提取训练集，训练评分模型；评估模块接收测试集，计算评分模型的均方误差以评估模型效果；推荐模块接收用户偏置向量、商品偏置向量、商品特征矩阵、用户特征矩阵和商品隐式特征矩阵，根据评分模型计算用户对每个商品的预测评分，按照预测评分向用户推荐商品，本发明能表达用户的兴趣画像和商品的属性特征，不存在用户冷启动问题和商品冷启动问题，实现了基于时间场景的高精度推荐。

公开(公告)号：CN109214518A

公开(公告)日：2019-01-15

申请号：CN201710520108.7

申请日：2017-06-30

Applicant: 上海交通大学 ,  携程计算机技术(上海)有限公司

Inventor： 李生红 ,  葛昊 ,  马颖华 ,  黄德双 ,  江文 ,  狄冲 ,  周之晟 ,  李怡晨

IPC: G06N20/00

Abstract: 一种基于连续动作学习自动机(CALA)的全局优化系统及方法，包括：初始化模块、行为选择模块、环境反馈模块、更新模块和输出模块，其中：初始化模块初始化CALA算法的参数，输入行为选择模块进行行为选择，行为通过...环境的...进入环境反馈模块，得到行为对应的环境反馈，得到局部最优解；更新模块根据环境反馈更新算法参数，将更新的参数输入行为选择模块完成一次迭代，并改进平滑函数；将改进的平滑函数引入下一次迭代的环境反馈模块，进行多次迭代，最终得到极值点，将当前的环境反馈输入输出模块，输出...；作为全局极小值输出；本发明设计合理，引入平滑函数并加入斜率分量进行改进，使得CALA更易跳出局部最小解，并使得后续的搜索具有方向性，大大提高了算法的收敛速度和正确率。

公开(公告)号：CN108734295A

公开(公告)日：2018-11-02

申请号：CN201710264118.9

申请日：2017-04-21

Applicant: 上海交通大学 ,  携程计算机技术(上海)有限公司

Inventor： 李生红 ,  马颖华 ,  黄德双 ,  谢文丹 ,  江文 ,  王伊凡 ,  郭颖 ,  葛昊

IPC: G06N99/00

Abstract: 一种基于部分均值融合的并行式学习自动机优化方法，通过学习自动机先独立分散地与环境交互，再将经过均值融合器得到的概率与原始概率做一个加权平均，并将加权平均值赋给所有的学习自动机进行下一次的循环，即均值不再是将直接赋值给概率向量，而是以一定概率赋值给概率向量。本发明在初始学习阶段保留了其本身的学习方向，同时在学习过程中能够不断修正。