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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种商品评级分布预测方法、装置及存储介质，方法包括：获取数据集；对每个数据点，根据其与邻近点的距离，构建一个局部邻域图；通过谱嵌入，利用图的拉普拉斯矩阵特征值和特征向量来寻找最优的低维嵌入，以在保持高维空间中数据点之间的局部距离关系；使用随机梯度下降法逐步调整低维空间中的数据点位置，以最小化输入空间和低维空间的图的差异，获得原始输入空间的低维表示；将原始输入空间的低维表示和商品的标签分布作为标签分布支持向量回归器的输入，实现对商品评级分布的精确预测。本发明能够有效处理高维、多标签数据集，不仅显著降低了计算成本，而且提高了预测的精度和效率，可广泛应用于计算机数据挖掘领域。
主权项：1.一种商品评级分布预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对获取得到的某类商品的包装图片、商品属性进行预处理，获得预处理后的数据集；在预处理后的数据集基础上，对每个数据点，根据其与邻近点的距离，构建一个局部邻域图；通过谱嵌入，利用图的拉普拉斯矩阵特征值和特征向量来寻找最优的低维嵌入，以在保持高维空间中数据点之间的局部距离关系；使用加权模糊交叉熵作为损失函数，使用随机梯度下降法逐步调整低维空间中的数据点位置，以最小化输入空间和低维空间的图的差异，获得原始输入空间的低维表示；将原始输入空间的低维表示和商品的标签分布作为标签分布支持向量回归器的输入，实现对商品评级分布的精确预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种商品评级分布预测方法、装置及存储介质
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