本申请提供一种基于RMFEP模式的康养产品推荐方法及系统。获取若干个第一调研分析网络,各个第一调研分析网络包括组成一致的第一组件集群,第一调研分析网络还包括第一组件集群外的第一组成结构,对各第一调研分析网络包括的第一组件集群进行整合,获得第一整合集群,将第一整合集群和各个第一调研分析网络包括的第一组成结构进行组合,获得第一整合网络,对第一整合网络进行调校,获得第一神经网络,在第一神经网络符合整合停止要求时,将第一神经网络作为多维度调研分析网络。本申请整合不同的网络以获得第一整合网络,对第一整合网络进行调校得到多维度调研分析网络,多维度调研分析网络的精度和可靠性得到提高。
背景技术
随着人们生活水平的提高以及对健康关注度的不断增加,康养产业得到了迅速发展。康养产品作为康养产业的核心部分,其种类日益丰富,涵盖了从硬件设施到服务产品等多个领域。为了满足消费者对康养产品的多样化需求,以及帮助企业更好地研发、推广和优化康养产品,对康养产品进行全面、深入的分析和评估变得尤为重要。
在康养产品的分析过程中,涉及到多个关键维度,例如资源维度(包括产品所依赖的各类资源情况)、市场维度(如市场需求、竞争态势等)、功能维度(产品具体具备的功能特性)、体验维度(消费者使用产品的体验感受)以及产品维度(产品自身的属性和特点)。传统的分析方法往往侧重于单一维度,缺乏对康养产品的多维度综合分析能力。
在文本分析领域,现有的技术手段通常是针对特定维度或特定任务设计独立的分析网络。例如,针对资源分析可能有一套专门的网络模型,针对市场分析又有另一套不同的模型。这些独立的模型虽然在各自的领域能够取得一定的分析效果,但存在诸多局限性。各个独立的分析网络之间缺乏有效的整合和协同。当需要对康养产品进行多维度分析时,往往需要分别运行多个不同的模型,这不仅增加了计算成本和时间成本,还可能由于不同模型之间的差异导致分析结果的不一致性和矛盾性,难以形成一个统一、全面的分析结论。独立的分析网络在面对新的分析任务或数据时,缺乏灵活性和适应性。由于每个模型都是针对特定维度进行训练和优化的,当出现新的维度需求或者数据分布发生变化时,需要重新设计和训练新的模型,这不仅耗费大量的人力、物力和时间,还可能导致之前的模型资源无法得到有效利用。
现有的分析网络在精度和可靠性方面也存在一定的不足。由于单一模型的训练数据和优化目标相对局限,可能无法充分学习到不同维度之间的内在关联和复杂关系,从而影响分析结果的准确性和可信度。在实际应用中,不准确的分析结果例如误导消费者的选择,也不利于企业对产品的改进和优化。
实现思路