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WO2022222037A1,2022.10.27一种AI模型母婴助手从问答到精准推荐的本发明公开了一种AI模型母婴助手从问答2若需求模糊，语义解析模块通过BERT模型分析并与用户进一步步骤4_2：反馈优化模块基于用户反馈使用强化学习算法Q_learning动态优化推荐策特征重要性可视化具体为使用可解释性技术LIME来展示推荐决策基于决策树的解释具体为使用决策树模型分析用户行为与推荐如果意图仍不明确，语义解析模块通过对话式AI与用3;是用户u与用户v的相似度；;;用户u对商品i的匹配得分；wr是特征f的权重；xif是商品i在特征f上的yur用户u在特征f上的偏好；4;N,是用户u的邻居集合；是用户v的平均评分；是用户u与用户v的相似;加权求和公式用于精确地结合商品和用户的相似度;Ww是用户u和用户v之间的权重；步骤3_2_2：深度学习模型具体为矩阵分解模型，假设是用户嵌入矩阵，;矩阵分解模型的目标是通过最小化损失函数来学习用户;;5结合用户的浏览历史，进一步完善用户画像，用户画;ia为用户u对商品i的预测评分；为商品特征表示：;为特征的偏好表示：;和分别表示用户画像和商品特征向量的模长；表示用户画像和67[0021]步骤1_4：需求预处理与映射，具体为语义解析模块将需求标签进行归类与标准[0030]步骤2_4：用户兴趣变化监控与反馈，具体为数据分析模块实时监控用户兴趣变8的评分，N,是用户u的邻居集合；是用户v的平均评分；sim(u,v)是用户u与用户v的相似9[0057]是协同过滤模型计算得到的推荐评分；是深度学习模型计算结果得到的[0068]U,=(u,u…u)；[0070]IU.I和XI分别表示用户画像和商品特征向量的模长；U,XX;表示用户画像和[0074]步骤4_2：反馈优化模块基于用户反馈使用强化学习算法Q_learning动态优化推[0077]特征重要性可视化具体为使用可解释性技术LIME来展示推荐决策中各个特征的[0078]基于决策树的解释具体为使用决策树模型分析用户行为[0100]步骤1_4：需求预处理与映射，具体为语义解析模块将需求标签进行归类与标准用户推测出用户对其他商品的可能兴趣。[0116]步骤2_4：用户兴趣变化监控与反馈，具体为数据分析模块实时监控用户兴趣变的评分，N,是用户u的邻居集合；是用户v的平均评分；sim(u,v)是用户u与用户v的相似[0144]wm是用户u和用户v之间的权重；[0154]是协同过滤模型计算得到的推荐评分；是深度学习模型计算结果得到的[0166]X;=(xxx)；[0171]iu.I和分别表示用户画像和商品特征向量的模长[0185]特征重要性可视化具体为使用可解释性技术LIME来展示推荐决策中各个特征的[0186]基于决策树的解释具体为使用决策树模型分析用户行为

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