一种基于模糊神经网络的信息生成方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种基于模糊神经网络的信息生成方法、装置及设备，包括：对获取的维度参数进行主成分分析，确定特征参数；根据非线性激励函数对特征参数进行平滑化处理，确定与特征参数对应的业务参数；利用模糊映射原理对业务参数进行处理，生成待推荐信息；建立待推荐信息与特征参数的映射关系，以便于生成推荐信息。本申请，利用主成分分析法确定特征参数，采用非线性激励函数构造模糊神经网络，从而根据特征参数计算输出适合用户的业务信息，利用模糊映射原理构造神经网络，解决了目前面对海量用户数据，单一用户标签线性匹配不精准的问题。能够实现推荐信息的准确率和效率的同时，降低人力成本的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊神经网络的信息生成方法、装置及设备
本专利技术属于互联网
，尤其涉及一种基于模糊神经网络的信息生成方法、装置、设备和计算机存储介质。
技术介绍
随着通信行业的迅猛发展，各种增值业务如雨后春笋般的出现。与此同时，在技术层面上，也从全球移动通信系统(globalsystemformobilecommunication，GSM)到第五代移动通信技术(5-generation，5G)的飞跃。与此对应的，业务层面从语音、短信、流量、宽带、交互式网络电视(IPTV)等融合类个性化业务的发展，为从不同维度以满足用户个性化的需求，提出精准的推荐信息。目前，主要简单的线性标签方式刻画用户画像(即用户习惯)，由管理人员根据经验提出推荐信息。因此，需要提供一种更加合理的信息生成方案，避免单一用户线性标签匹配不精准的缺陷、人为参与导致主观性营销、以及数据挖掘效率低的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种基于模糊神经网络的信息生成方法、装置、设备和计算机存储介质，能够实现推荐信息的准确率和效率的同时，降低人力成本的目的。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模糊神经网络的信息生成方法，其特征在于，包括：/n对获取的维度参数进行主成分分析，确定特征参数；/n根据非线性激励函数对所述特征参数进行平滑化处理，确定与所述特征参数对应的业务参数；/n利用模糊映射原理对所述业务参数进行处理，生成待推荐信息；/n建立所述待推荐信息与所述特征参数的映射关系，以便于生成推荐信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊神经网络的信息生成方法，其特征在于，包括：
对获取的维度参数进行主成分分析，确定特征参数；
根据非线性激励函数对所述特征参数进行平滑化处理，确定与所述特征参数对应的业务参数；
利用模糊映射原理对所述业务参数进行处理，生成待推荐信息；
建立所述待推荐信息与所述特征参数的映射关系，以便于生成推荐信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的维度参数进行主成分分析，确定特征参数，包括：
获取所述维度参数；
利用仿射空间的正交变换对所述维度参数进行主成分分析，确定所述特征参数。


3.根据权利要求1和2所述的方法，其特征在于，在所述根据非线性激励函数对所述特征参数进行平滑化处理，确定与所述特征参数对应的业务参数的步骤之前，还包括：
对所述特征参数进行离散化处理。


4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述根据非线性激励函数对所述特征参数进行平滑化处理，确定与所述特征参数对应的业务参数，包括：
根据非线性激励函数和所述特征参数，分别计算第一系数、第二系数和第三系数；其中，所述第一系数、所述第二系数和第三系数分别为三个相邻参数层的系数；
根据所述第三系数，确定与所述特征参数对应的业务参数。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第三系数，确定与所述特征参数对应的业务参数，包括：
根据所述非线性激励函数对所述第三系数进行归一化处理，确定与所述特征参数对应的业务参数。


6.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述利用模糊映射原理对所述业务参数进行处理，生成待推荐信息，包括：
利用模糊映射原理对所述业务参数进行迭代处理，生成待推荐信息。


7.根据权利要求1或6所述的方法，其特征在于，所述利用模糊映射原理对所述业务参数进行处理，生成待推荐信...

【专利技术属性】
技术研发人员：周全，李继文，杨波，
申请(专利权)人：中国移动通信集团山西有限公司，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：山西;14