基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，公开了一种基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统，包括：动态特征提取模块，用于利用深度学习模型对科技成果和市场需求进行深层次特征提取，并结合多模态数据进行特征融合；实时数据处理模块，用于通过流式处理技术实时捕捉数据变化，动态更新用户画像和科技成果画像；混合推荐算法模块，用于结合协同过滤、基于内容的推荐和深度学习模型，构建混合推荐系统；冷启动处理模块，用于通过迁移学习和社交网络分析，为新用户或新科技成果生成初始推荐。本发明专利技术中，通过动态特征提取模块结合多模态数据进行特征融合，并利用深度学习模型提取高维特征，能够全面捕捉科技成果和市场需求的多维度信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统及方法。

技术介绍

1、在科技成果转化领域，传统的推荐系统通常依赖于单一维度的数据(如文本或用户行为)进行匹配和推荐，难以全面反映科技成果和市场需求的多模态特征。此外，现有系统在处理实时数据变化、冷启动问题以及大规模数据计算效率方面存在不足。

2、例如，传统的协同过滤算法在面对新用户或新科技成果时，由于缺乏历史数据，推荐效果较差；而基于内容的推荐方法则难以捕捉用户需求的动态变化。此外，随着数据规模的不断增大，传统的计算架构在效率和资源利用上已无法满足实时推荐的需求。

技术实现思路

1、为了弥补以上不足，本专利技术提供了一种基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统及方法，旨在改善了现有技术中提到的“处理实时数据变化、冷启动问题以及大规模数据计算效率方面存在不足”的问题。

2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统，包括：

3、动态特征提取模块本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统，其特征在于：所述动态特征提取模块(1)包括多模态数据融合单元(101)和深度特征提取单元(102)，所述多模态数据融合单元(101)用于将文本、图像和视频数据进行特征融合，生成综合特征向量，其中，使用加权融合方法将不同模态的特征向量vt(文本)、vi(图像)、vv(视频)融合为综合特征向量vf的公式如下:

3.根据权利要求1所述的基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统，其特征在于：所述实时数据处理模块(2)包括流式数据处理单元...

【技术特征摘要】

1.基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统，其特征在于：所述动态特征提取模块(1)包括多模态数据融合单元(101)和深度特征提取单元(102)，所述多模态数据融合单元(101)用于将文本、图像和视频数据进行特征融合，生成综合特征向量，其中，使用加权融合方法将不同模态的特征向量vt(文本)、vi(图像)、vv(视频)融合为综合特征向量vf的公式如下:

3.根据权利要求1所述的基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统，其特征在于：所述实时数据处理模块(2)包括流式数据处理单元(201)和画像更新单元(202)，所述流式数据处理单元(201)用于通过apache kafka或apache flink实时处理数据流，参照以下公式：

4.根据权利要求1所述的基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统，其特征在于：所述混合推荐算法模块(3)包括量子计算单元(301)、数据处理单元(302)和推荐生成单元(303)，其中量子计算单元(301)用于利用量子计算的并行性和高效性处理大规模用户数据，所述数据处理单元(302)用于对量子计算处理后的数据进行特征提取和模式识别，所述推荐生成单元(303)用于根据处理后的数据生成个性化推荐结果。

5.根据权利要求1所述的基于动态画像匹配的科技成果转化智能推荐系统，其特征在于：所述冷启动处理模块(4)包括迁移学习单元(401)和社交网络分...

【专利技术属性】
技术研发人员：艾茹权，陈南，卢涛，
申请(专利权)人：莱格科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：