精准靶向式AI推荐系统

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精准靶向式AI推荐系统
申请号:CN202510492921
申请日期:2025-04-18
公开号:CN120407923A
公开日期:2025-08-01
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种精准靶向式AI推荐系统。该方法先获取多源异构数据,经时空对齐构建全域时空数据库,用生成对抗网络补全修复数据并清洗验证。基于改进图神经网络构建三维拓扑模型,融合多特征生成多分辨率模型。采用多目标强化学习算法建立场景模拟平台,设定多目标优化并构建策略库。利用稀疏贝叶斯理论筛选关键因子构建轻量化模型。设计分层动态优化框架,用混合算法求解各子层最优解,通过区块链智能合约实现跨层约束同步解耦,输出全局最优三维设计方案。该方法提升了电网设计数字化成果应用水平,兼顾稳定性、经济性与环保性,具有重要应用价值。
技术关键词
推荐系统 蒙特卡洛树 数据采集频率 稀疏贝叶斯理论 动态优化框架 贝叶斯概率模型 偏好特征 特征提取模块 多分辨率模型 卷积稀疏编码 主成分分析降维 数据采集模块 节点 区块链智能合约 融合算法 强化学习框架 搜索算法 注意力机制 策略
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推荐方法 图纸 数据 推荐系统 关键词
语义特征 语义知识图谱 实体 意图 推荐方法
知识推荐方法 情感反馈 学习路径推荐 推荐服务技术 有效性
部署推荐方法 知识图谱模型 互联网 推荐算法 场景
广告 实体 知识图谱构建 关键点 类案推荐方法