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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

205 篇 专利

馆藏范围

205 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

15 篇 合肥工业大学
10 篇 重庆邮电大学
9 篇 北京奇虎科技有限...
8 篇 华南理工大学
6 篇 中兴通讯股份有限...
6 篇 奇智软件有限公司
4 篇 华中科技大学
4 篇 东南大学
4 篇 中国电信股份有限...
4 篇 广东工业大学
3 篇 西安电子科技大学
3 篇 华为技术有限公司
3 篇 中国传媒大学
3 篇 微梦创科网络科技...
3 篇 南京邮电大学
3 篇 北京工业大学
2 篇 广州市香港科大霍...
2 篇 北京数安鑫云信息...
2 篇 中国人民解放军国...
2 篇 湖州师范学院

作者

14 篇 汪萌
14 篇 吴乐
14 篇 洪日昌
6 篇 孙培杰
6 篇 柳科
5 篇 杨永晖
4 篇 张琨
4 篇 苏畅
4 篇 刘学亮
4 篇 谢显中
4 篇 杨文娟
3 篇 梅登华
3 篇 董健
3 篇 柴剑平
3 篇 宋玉蓉
3 篇 赵欢
3 篇 黄牛
2 篇 房硕
2 篇 苏广源
2 篇 汤颖

语言

205 篇 中文

检索条件"主题词=构造用户"

共 205 条记录，以下是151-160 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于属性评分缩放的协同过滤推荐方法

一种基于属性评分缩放的协同过滤推荐方法

引用

作者：龚安高云高洪福唐永红高震 266580 山东省青岛市青岛经济技术开发区长江西路66号

一种基于属性评分缩放的协同过滤推荐方法。针对传统协同过滤推荐算法在单一评分数据集上预测精度低的问题，提出一种基于属性评分缩放的协同过滤推荐方法。首先，构建用户-项目评分矩阵并采用评分缩放法构造用户-项目属性评分矩阵；然... 详细信息

标准号: CN104881499A

一种基于属性评分缩放的协同过滤推荐方法。针对传统协同过滤推荐算法在单一评分数据集上预测精度低的问题，提出一种基于属性评分缩放的协同过滤推荐方法。首先，构建用户-项目评分矩阵并采用评分缩放法构造用户-项目属性评分矩阵；然后，依据数据稀疏度和数据减少率进行属性选取，在每个已选属性评分矩阵上计算用户之间的皮尔逊相似度，得到目标用户的最近邻居集；接下来，针对每个最近邻居集，在用户－项目评分矩阵上完成初步评分预测；这样，当所有已选属性评分矩阵的预测完成时，我们会得到目标用户对每个目标项目的一组预测评分，我们将这些评分加权后作为最终评分，完成推荐。实验结果表明，该算法能有效提高推荐精度。

关键词：矩阵协同过滤推荐缩放目标用户算法邻居构造用户计算用户目标项目项目属性数据集稀疏度相似度皮尔加权

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基于桌码标识的用户生活服务关系识别方法及装置

基于桌码标识的用户生活服务关系识别方法及装置

引用

作者：窦方钰韩庆东 310012 浙江省杭州市西湖区西斗门路3号天堂软件园A幢11楼G座

本发明公开了一种基于桌码标识的用户生活服务关系识别方法及装置。其中，方法包括：获取携带有桌码标识的桌码点单数据；基于桌码点单数据确定桌码标识同桌关系；根据桌码点单数据以及桌码标识同桌关系识别用户与用户之间的用户生活服... 详细信息

标准号: CN108717671A

本发明公开了一种基于桌码标识的用户生活服务关系识别方法及装置。其中，方法包括：获取携带有桌码标识的桌码点单数据；基于桌码点单数据确定桌码标识同桌关系；根据桌码点单数据以及桌码标识同桌关系识别用户与用户之间的用户生活服务关系。基于本发明提供的方案，提供了一种识别用户点单环节中的用户生活服务关系的方案，利用该方案可以准确识别出哪些用户经常一同参与生活服务场所，克服了基于社交关系、转账关系等无法准确识别哪些用户经常一同参与生活服务场所的缺陷，以及在用户之间未建立社交关系的情况下，无法识别的缺陷，另外，根据该方案确定的用户生活服务关系，可以用于其他数据分析，例如，构造用户画像、推荐菜品等。

关键词：桌码服务关系用户生活单数据社交关系生活服务方案确定构造用户关系识别数据分析菜品画像转账携带环节

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基于图卷积网络进行知识蒸馏的冷启动实体推荐方法

基于图卷积网络进行知识蒸馏的冷启动实体推荐方法

引用

作者：张琨汪帅吴乐洪日昌汪萌曾宪锋 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

本发明公开了一种基于图卷积网络进行知识蒸馏的冷启动实体推荐方法，包括：1.构造用户对产品的隐式反馈矩阵、用户属性矩阵、产品属性矩阵、用户学生模型的用户图邻接矩阵、产品学生模型的产品图邻接矩阵；2.通过独热编码和随机初始化... 详细信息

标准号: CN113343113A

本发明公开了一种基于图卷积网络进行知识蒸馏的冷启动实体推荐方法，包括：1.构造用户对产品的隐式反馈矩阵、用户属性矩阵、产品属性矩阵、用户学生模型的用户图邻接矩阵、产品学生模型的产品图邻接矩阵；2.通过独热编码和随机初始化的方式构造输入层；3.通过图卷积分别对教师模型、用户学生模型和产品学生模型进行特征传播；4.构造预测层进行用户对产品的评分预测；5.根据预测层的输出结果拟合真实标签更新特征矩阵和属性节点的嵌入表征矩阵；6.重复步骤3～5至新用户新产品推荐效果达到最优。本发明能够充分挖掘图的高阶信息以及用户、产品和属性节点之间的潜在关联，从而实现冷启动实体的精准推荐。

关键词：矩阵学生模型邻接矩阵属性节点冷启动随机初始化产品属性方式构造高阶信息构造用户构造预测输出结果特征矩阵隐式反馈用户属性真实标签蒸馏产品图热编码输入层新用户预测拟合嵌入关联挖掘重复更新传播教师网络

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互联网用户主动访问行为轨迹的分析方法

互联网用户主动访问行为轨迹的分析方法

引用

作者：孙宏季海东赵晓波董童霖 110043 辽宁省沈阳市大东区大东路134号二门二层

本发明涉及一种互联网用户主动访问行为轨迹的分析方法，属于大数据分析领域。本发明根据用户访问互联网的DPI分光数据，构造用户会话（session），通过用户行为分析，分析出用户主动访问互联网的行为轨迹（即Click行为轨迹）以及连带... 详细信息

标准号: CN104298782A

本发明涉及一种互联网用户主动访问行为轨迹的分析方法，属于大数据分析领域。本发明根据用户访问互联网的DPI分光数据，构造用户会话（session），通过用户行为分析，分析出用户主动访问互联网的行为轨迹（即Click行为轨迹）以及连带产生的附属页面的方法。本发明的核心技术是如何判断click页面集合中哪些是点击（click）页面，哪些是由点击页面连带产生的附属页面（Hits或PageViews）。通过该方法可以直观、清晰地分析用户主动访问互联网的行为轨迹。

关键词：访问互联网页面附属用户行为分析互联网用户点击页面访问行为分析用户根据用户构造用户核心技术数据分析页面集合会话分光分析

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基于计算机软件菜单分析的智能关联推送方法及系统

基于计算机软件菜单分析的智能关联推送方法及系统

引用

作者：张振科黄绪涛张玉亮王一吏谢静王伟吴国峰韩国嘉 250000 山东省济南市高新区新泺大街1166号奥盛大厦2号楼21层东区2101

本公开属于服务推荐技术领域，提供了一种基于计算机软件菜单分析的智能关联推送方法及系统，包括以下步骤：获取用户的多维数据，构造用户特征属性；通过权重归类进行所述用户特征属性的划分，挖掘用户的潜在价值信息，得到用户画像；... 详细信息

标准号: CN114238799A

本公开属于服务推荐技术领域，提供了一种基于计算机软件菜单分析的智能关联推送方法及系统，包括以下步骤：获取用户的多维数据，构造用户特征属性；通过权重归类进行所述用户特征属性的划分，挖掘用户的潜在价值信息，得到用户画像；根据所得到的用户画像进行计算机软件菜单的智能关联推送。本公开基于人群习惯标签，综合用户的查询和搜索记录，基于计算机软件菜单进行分析，为用户推送关联性较强的菜单页面导航快捷入口。

关键词：计算机软件推送画像关联智能菜单页面多维数据构造用户价值信息特征属性用户特征综合用户关联性归类权重搜索标签分析查询人群挖掘记录服务

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基于深度学习的车险自助理赔成功率预测方法

基于深度学习的车险自助理赔成功率预测方法

引用

作者：邢怀球王飞王瑶浦海斌吴志健薛皎计玉芳 214434 江苏省无锡市江阴市澄江中路159号(A708)

本发明涉及一种基于深度学习的车险自助理赔成功率预测方法，属于大数据分析预测技术领域，该方法包含如下步骤：S1：基于保险公司用户端用户，获取构造用户画像所需要的用户数据；S2：对所获取的用户数据进行数据处理；S3：对经过处理... 详细信息

标准号: CN108846766A

本发明涉及一种基于深度学习的车险自助理赔成功率预测方法，属于大数据分析预测技术领域，该方法包含如下步骤：S1：基于保险公司用户端用户，获取构造用户画像所需要的用户数据；S2：对所获取的用户数据进行数据处理；S3：对经过处理之后的用户数据进行特征因子提取；S4：建立基于深度学习算法的预测模型对理赔成功率进行预测。本发明方法基于用户海量的线上线下数据，采用深度学习方法建设预测模型，将用户画像应用于理赔自助成功率预测上。为保险公司个性化提供理赔服务提供了条件，节省人工，提高工作效率和用户体验。

关键词：用户数据成功率预测预测模型画像用户端用户工作效率构造用户理赔服务特征因子学习算法用户体验预测技术数据处理大数据车险上线成功率个性化学习预测应用分析建设

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基于内容和用户标识的弹幕过滤方法、装置及存储介质

基于内容和用户标识的弹幕过滤方法、装置及存储介质

引用

作者：吴渝李芊王利于磊 400000 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

本发明公开了一种基于内容和用户标识的弹幕过滤方法及装置，所述方法包括：对python爬虫软件爬取到的弹幕视频网站弹幕数据和用户数据进行预处理；引入词嵌入、词相似度、词与主题概率度、标签主题概率度共同作用下的短文本表示方法对... 详细信息

标准号: CN112507164B

本发明公开了一种基于内容和用户标识的弹幕过滤方法及装置，所述方法包括：对python爬虫软件爬取到的弹幕视频网站弹幕数据和用户数据进行预处理；引入词嵌入、词相似度、词与主题概率度、标签主题概率度共同作用下的短文本表示方法对弹幕短文本进行扩展；构造用户平台类特征；拼接扩展后的文本特征和平台类特征输入分类模型，输出弹幕分类结果。本发明结合外部语料库扩展和短文本自身内容特征扩展的优点，同时将词向量引入特征扩展，最大程度实现原文本语义扩展，在弹幕特征空间中加入用户平台类特征，丰富弹幕特征空间，提高弹幕识别率。

关键词：短文本特征空间概率度过滤方法及装置预处理分类结果分类模型构造用户内容特征爬虫软件视频网站特征扩展特征输入文本特征用户标识用户平台用户数据语义扩展词向量识别率相似度语料库引入拼接嵌入原文标签输出外部

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一种基于HLS协议的用户信息获取方法和服务器

一种基于HLS协议的用户信息获取方法和服务器

引用

作者：陈光亮刘志强韦月飞王金东赵培 518057 广东省深圳市南山区高新技术产业园科技南路中兴通讯大厦法务部

本发明公开了一种基于HLS协议的用户信息获取方法，应用于支持HLS协议的服务器，该方法包括：接收到客户端请求索引文件的请求后，从所述请求中获取索引文件的统一资源定位符URL信息和通用资源标识符URI信息；为用户生成用户信息标识，... 详细信息

标准号: CN104320679B

本发明公开了一种基于HLS协议的用户信息获取方法，应用于支持HLS协议的服务器，该方法包括：接收到客户端请求索引文件的请求后，从所述请求中获取索引文件的统一资源定位符URL信息和通用资源标识符URI信息；为用户生成用户信息标识，根据所述用户信息标识构造用户管理指示信息；修改所述索引文件的URL，将所述用户管理指示信息插入到所述索引文件的URI的前面，将修改后的索引文件的URL发送给所述客户端。本发明能够使支持HLS协议的服务器在客户端基请求分段文件的时候也能获取客户端的用户信息，从而对用户进行管理。本发明还公开了一种支持HLS协议的服务器。

关键词：索引文件服务器用户信息标识客户端通用资源标识符统一资源定位符用户信息获取客户端请求分段文件构造用户管理指示用户管理用户生成用户信息指示信息客户应用管理

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基于异构信息网络的推荐方法及装置

基于异构信息网络的推荐方法及装置

引用

作者：赵欢姚权铭宋阳秋李迪麟 511458 广东省广州市南沙区南沙资讯科技园科技楼

本发明公开了一种基于异构信息网络的推荐方法及装置，通过将异构信息网络的概要图划分为若干个子图，每一所述子图对应一元图，基于每一所述若干个用户‑项目相似性矩阵，然后对每一所述用户‑项目相似性矩阵进行融合，并构造用户‑项目... 详细信息

标准号: CN107577710A

本发明公开了一种基于异构信息网络的推荐方法及装置，通过将异构信息网络的概要图划分为若干个子图，每一所述子图对应一元图，基于每一所述若干个用户‑项目相似性矩阵，然后对每一所述用户‑项目相似性矩阵进行融合，并构造用户‑项目评分方程，并通过优化所述目标函数，根据已知评分的样本对所述用户‑项目评分方程进行训练，获得所述用户‑项目评分方程的参数，从而预测用户对每一项目的评分，将所述评分符合预设条件的项目推荐给所述用户，能有效解决现有技术使用元路径分析用户和项目相似性语义覆盖不全面的问题，充分考虑特征之间的关联性，从而为用户推荐有用的商品。

关键词：评分方程相似性矩阵异构信息语义构造用户技术使用路径分析目标函数项目推荐用户推荐有效解决预设条件关联性样本网络融合预测覆盖优化

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基于梯度匹配的眉毛图像识别方法

基于梯度匹配的眉毛图像识别方法

引用

作者：李玉鑑李厚君 100124 北京市朝阳区平乐园100号

基于梯度匹配的眉毛图像识别方法，属于电子信息技术领域。先采集每位用户的眉毛图像，使用手工方式构造用户的纯眉毛模板图像，并同时计算得到该模板图像的梯度特征图；然后在识别时，将采集到的待识别眉毛图像重新表示为一个梯度响应... 详细信息

标准号: CN104537352B

基于梯度匹配的眉毛图像识别方法，属于电子信息技术领域。先采集每位用户的眉毛图像，使用手工方式构造用户的纯眉毛模板图像，并同时计算得到该模板图像的梯度特征图；然后在识别时，将采集到的待识别眉毛图像重新表示为一个梯度响应集形式，利用梯度方向相似性原理，使所有纯眉毛模板图像依次与待识别眉毛图像进行梯度匹配处理，并通过对梯度匹配结果的调整得到每个模板图像对应的最佳匹配区域；最后，计算模板图像与其对应的最佳匹配区域的判别距离，并依据距离最小原则，判断出待识别眉毛图像匹配的身份。本发明大大提高了匹配的速度，同时通过对梯度匹配结果的调整，使匹配更准确，从而提高了最终的识别正确率，有了更大的实用价值。

关键词：眉毛图像模板图像匹配匹配结果最佳匹配眉毛采集电子信息技术相似性原理构造用户匹配处理手工方式梯度特征最小原则正确率响应身份

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