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龍圖騰網(wǎng)獲悉中移(蘇州)軟件技術(shù)有限公司;中國移動通信集團有限公司申請的專利一種移動套餐推薦方法和設(shè)備，及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114090864B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010647982.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種移動套餐推薦方法和設(shè)備，及存儲介質(zhì)是由嚴(yán)蔚嵐;黃翔霖設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-07-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種移動套餐推薦方法和設(shè)備，及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種移動套餐推薦方法和設(shè)備，及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取初始數(shù)據(jù)集；其中，初始數(shù)據(jù)集包括服務(wù)對象的通信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；按照預(yù)設(shè)分類策略對初始數(shù)據(jù)集進行分類處理，得到多個業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的多組子數(shù)據(jù)集；其中，預(yù)設(shè)分類策略用于按照不同的業(yè)務(wù)類型區(qū)分服務(wù)對象；一個業(yè)務(wù)類型對應(yīng)一組子數(shù)據(jù)集；從多組子數(shù)據(jù)集中的一組子數(shù)據(jù)集中提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)；根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)構(gòu)建一個業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的一個目標(biāo)推薦模型；遍歷多組子數(shù)據(jù)集中的全部子數(shù)據(jù)集，直到獲得多個業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的多個目標(biāo)推薦模型；利用多個目標(biāo)推薦模型對待推薦對象進行推薦處理。本申請能夠進行個性化套餐推薦，實現(xiàn)了套餐推薦的高效化以及智能化。

本發(fā)明授權(quán)一種移動套餐推薦方法和設(shè)備，及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種移動套餐推薦方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取初始數(shù)據(jù)集；其中，所述初始數(shù)據(jù)集包括服務(wù)對象的通信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)； 按照預(yù)設(shè)分類策略對所述初始數(shù)據(jù)集進行分類處理，得到多個業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的多組子數(shù)據(jù)集；其中，所述預(yù)設(shè)分類策略用于按照不同的業(yè)務(wù)類型區(qū)分所述服務(wù)對象；一個業(yè)務(wù)類型對應(yīng)一組子數(shù)據(jù)集； 從所述多組子數(shù)據(jù)集中的所述一組子數(shù)據(jù)集中提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述測試數(shù)據(jù)構(gòu)建所述一個業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的一個目標(biāo)推薦模型； 遍歷所述多組子數(shù)據(jù)集中的全部子數(shù)據(jù)集，直到獲得所述多個業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的多個目標(biāo)推薦模型； 利用所述多個目標(biāo)推薦模型對待推薦對象進行推薦處理； 所述從所述多組子數(shù)據(jù)集中的所述一組子數(shù)據(jù)集中提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，包括： 從所述一組子數(shù)據(jù)集中提取第一套餐參數(shù)； 根據(jù)所述第一套餐參數(shù)確定所述一個業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的多個預(yù)套餐類別；所述預(yù)套餐類別為所述一組子數(shù)據(jù)集中使用頻率較高的前N個套餐類別； 從所述一組子數(shù)據(jù)集中提取所述多個預(yù)套餐類別對應(yīng)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集； 按照預(yù)設(shè)比例對所述學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集進行分割處理，得到所述一個業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述測試數(shù)據(jù)； 所述根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述測試數(shù)據(jù)構(gòu)建所述一個業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的一個目標(biāo)推薦模型，包括： 根據(jù)預(yù)設(shè)優(yōu)化算法確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；其中，所述預(yù)設(shè)優(yōu)化算法用于確定所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初始化權(quán)值； 將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行機器學(xué)習(xí)，獲得預(yù)推薦模型； 通過所述測試數(shù)據(jù)對所述預(yù)推薦模型進行校正處理，獲得目標(biāo)推薦模型。

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