一种基于DeepFM推荐算法的移动端BIM模型智能缓存方法

作者：潘灶林; 邓逸川; 王永君; 苏成

来源：2019-08-08, 中国, ZL201910729292.5.

本发明公开了一种基于DeepFM推荐算法的移动端BIM模型智能缓存方法,通过用户对构件的历史查询,对DeepFM推荐模型进行训练,学习用户、构件潜在的低阶、高阶特征组合关系,对构件进行点击率预测,并根据构件点击率大小进行分级,为用户按照分级顺序对构件进行缓存。最后基于用户反馈的数据对原有用户历史进行更新,对推荐模型进行迭代。本方法提供了基于深度学习DeepFM推荐算法的移动端BIM模型智能缓存实现,可自动化地为用户进行智能分级缓存。通过本方法把BIM模型按用户感兴趣程度划分,有效提高移动端缓存显示模型的速度与流畅性。

• 单位
  广州华建工智慧科技有限公司