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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

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文献类型

911 篇 专利

馆藏范围

911 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

58 篇 腾讯科技有限公司
53 篇 支付宝信息技术有...
41 篇 平安科技有限公司
34 篇 北京百度网讯科技...
24 篇 中国移动通信集团...
23 篇 北京奇艺世纪科技...
20 篇 阿里巴巴集团控股...
20 篇 中国工商银行股份...
18 篇 北京京东世纪贸易...
17 篇 北京达佳互联信息...
17 篇 清华大学
14 篇 中国联合网络通信...
13 篇 北京邮电大学
13 篇 北京三快在线科技...
12 篇 中国建设银行股份...
12 篇 北京沃东天骏信息...
12 篇 中国平安人寿保险...
11 篇 中国银行股份有限...
10 篇 北京芯盾时代科技...
10 篇 创新先进技术有限...

作者

14 篇 周俊
12 篇 张志强
10 篇 郭晓鹏
10 篇 郭豪
10 篇 孙悦
10 篇 蔡准
9 篇 孙善萍
9 篇 李勇
8 篇 金德鹏
7 篇 赵呈路
7 篇 谢仁强
7 篇 刘子奇
7 篇 王健宗
6 篇 董亚东
6 篇 石川
6 篇 姚娟娟
6 篇 蔡锦龙
6 篇 林乐宇
5 篇 王天翼
5 篇 朱勇椿

语言

911 篇 中文

检索条件"主题词=样本用户"

共 911 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于大数据样本用户的动作建模行为预测方法

一种基于大数据样本用户的动作建模行为预测方法

引用

作者：刘小捷张翠萍 215400 江苏省苏州市太仓市沙溪镇昭溪路128号14幢01室1053

本发明公开了一种基于大数据样本用户的动作建模行为预测方法，获取大数据样本中目标样本用户信息的历史行为数据，并对样本目标用户行为数据进行标记，将目标样本用户信息的行为数据内部包含行为意图进行识别，将通过精度验证的行人行... 详细信息

标准号: CN117035119A

本发明公开了一种基于大数据样本用户的动作建模行为预测方法，获取大数据样本中目标样本用户信息的历史行为数据，并对样本目标用户行为数据进行标记，将目标样本用户信息的行为数据内部包含行为意图进行识别，将通过精度验证的行人行为意图识别模型训练的目标样本用户行为意图数据与行为预测模型训练的目标样本用户行为预测数据结合，旨在通过用户的历史行为数据预测后续的用户行为，同时结合周边环境预测识别用户行为意图，汇总用户行为意图预测数据和行为预测数据，建立自适应和自学习模型，构建不同用户行为预测数据优化架构，自动设置用户行为预测数据动态阈值融合分析，对不同场景下多个用户群体的实时行为预测。

关键词：目标样本用户行为用户行为预测行为预测历史行为数据模型训练用户信息大数据预测用户行为数据动作建模精度验证实时行为数据动态数据结合数据优化行人行为行为数据行为意图样本目标样本用户意图识别意图数据意图预测用户群体周边环境自动设置自适应自学习构建样本架构场景融合分析

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一种面向社交平台的少样本用户意图识别方法

一种面向社交平台的少样本用户意图识别方法

引用

作者：杜亚军王旭阳李显勇刘佳李艳丽陈晓亮范永全谢春芝陈娟陈鹏 610037 四川省成都市金牛区土桥金周路999号

本发明公开了一种面向社交平台的少样本用户意图识别方法，包括以下步骤：S1、获取社交平台的数据，并对数据进行预处理；S2、从预处理后的数据中采样numbase个Task数据作为训练数据，采样numnovel个Task数据作为待识别数据；S3、构建... 详细信息

标准号: CN116187345A

本发明公开了一种面向社交平台的少样本用户意图识别方法，包括以下步骤：S1、获取社交平台的数据，并对数据进行预处理；S2、从预处理后的数据中采样num_base个Task数据作为训练数据，采样num_novel个Task数据作为待识别数据；S3、构建语言模型BERT，使用训练数据对语言模型BERT进行训练，得到训练好的模型；S4、根据训练好的模型对待识别数据进行用户意图识别。本发明通过少量的带标注的新意图句子即可帮助意图识别模型实现对新意图的快速识别，简化了计算量，提高了意图识别效率，易于实现和大规模部署，意图识别模型训练高效可靠，具有实用性。

关键词：意图识别预处理社交平台训练数据语言模型采样大规模部署高效可靠快速识别模型实现模型训练样本用户用户意图计算量构建句子标注帮助

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使用非随机样本用户进行网络行为信息的估计方法和装置

使用非随机样本用户进行网络行为信息的估计方法和装置

引用

作者：闻凌云吴明辉陈家耀申志辉 102218 北京市朝阳区塞纳维拉水景花园40号楼4007室

本发明公开了一种使用非随机样本用户进行网络行为信息的估计方法和装置，以解决现有技术中根据非随机样本用户对总体网民的估计结果与实际结果的误差可能较大的技术缺陷，其中该方法包括：获取样本用户的网络行为信息；对样本用户进行... 详细信息

标准号: CN102346739A

本发明公开了一种使用非随机样本用户进行网络行为信息的估计方法和装置，以解决现有技术中根据非随机样本用户对总体网民的估计结果与实际结果的误差可能较大的技术缺陷，其中该方法包括：获取样本用户的网络行为信息；对样本用户进行划分，获得代表用户；统计各代表用户在训练用互联网资源上的网络行为信息；对各代表用户在训练用互联网资源上的网络行为信息进行学习，为各代表用户分别赋予权值；获得样本用户在目标互联网资源上的相关信息的统计结果；根据各代表用户所被赋予的权值以及统计结果，获得总体网民在目标互联网资源上的网络行为信息的估计结果。与现有技术相比，本发明的技术方案实现了对互联网资源的总体信息的客观预测。

关键词：互联网资源代表用户网络行为样本用户随机样本技术缺陷总体信息训练学习

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互联网用户样本集的扩充、属性参数获取方法及装置

互联网用户样本集的扩充、属性参数获取方法及装置

引用

作者：吴明辉陈家耀申志辉 102218 北京市朝阳区塞纳维拉水景花园40号楼4007室

本发明公开了一种互联网用户样本集的扩充方法及装置，以及一种互联网总体用户在网络资源上的属性参数的获取方法及装置；其中该扩充方法用于将包含样本用户的一第一样本集扩充为一第二样本集，其根据样本用户的用户属性信息和网络行为... 详细信息

标准号: CN102456199A

本发明公开了一种互联网用户样本集的扩充方法及装置，以及一种互联网总体用户在网络资源上的属性参数的获取方法及装置；其中该扩充方法用于将包含样本用户的一第一样本集扩充为一第二样本集，其根据样本用户的用户属性信息和网络行为信息，建立一表示样本用户的用户属性信息与网络行为信息对应关系的匹配模型，然后根据该匹配模型以及总体用户的网络行为信息获得总体用户的用户属性信息，进而从总体用户中选择部分用户形成第二样本集。本发明技术方案利用少量样本用户从总体用户中筛选出更高样本容量规模的样本集，使得对互联网总体用户在互联网资源上的用户属性分布的评估结果更加精确。

关键词：样本用户样本用户属性信息网络行为扩充匹配模型信息对应关系互联网用户互联网资源评估结果属性参数网络资源样本容量用户属性互联网筛选

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信息预测方法、装置、设备及存储介质

信息预测方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：危红康朱钰森宋新彤吴剑飞刘柏 310052 浙江省杭州市滨江区网商路599号网易大厦

本申请提供了一种信息预测方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：将目标用户的待预测特征数据输入流失预测模型中，得到目标用户对应的流失概率，流失预测模型基于样本用户特征数据训练得到，流失预测模型中包括多个初级模型... 详细信息

标准号: CN118134047A

本申请提供了一种信息预测方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：将目标用户的待预测特征数据输入流失预测模型中，得到目标用户对应的流失概率，流失预测模型基于样本用户特征数据训练得到，流失预测模型中包括多个初级模型以及一个次级模型，次级模型基于多个初级模型的预测结果训练得到，若流失概率大于预设阈值，则根据待预测特征数据以及流失概率，使用至少一种归因算法进行归因分析处理，得到目标用户的流失原因。本申请提升了流失预测模型预测的准确性，并能够对用户行为特征与流失结果之间的因果关系进行分析，从而得到用户的流失原因。

关键词：预测模型目标用户特征数据概率预测用户行为特征存储介质分析处理信息预测样本用户因果关系预测结果算法预设申请分析

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数据融合方法、装置、电子设备及存储介质

数据融合方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：陈小超 250101 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S06号楼

本发明提供一种数据融合方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：将目标用户的多个原始评估结果输入数据融合模型，获取数据融合模型输出的目标用户的评估结果；其中，各原始评估结果基于目标用户在不同目标... 详细信息

标准号: CN115130623B

本发明提供一种数据融合方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：将目标用户的多个原始评估结果输入数据融合模型，获取数据融合模型输出的目标用户的评估结果；其中，各原始评估结果基于目标用户在不同目标数据源中的用户数据获得，每一原始评估结果与每一目标数据源具有一一对应关系；数据融合模型基于样本用户在每一目标数据源中的用户数据获得。本发明提供的数据融合方法、装置、电子设备及存储介质，能解决因数据安全、网络策略、数据一致性以及相关口径差异等因素造成的数据融合问题，能更准确、更高效的融合来自不同数据源的数据，能提高用户画像的准确率和效率，能为商业活动策划及营销决策提供辅助支持。

关键词：评估结果目标数据源目标用户数据融合存储介质电子设备用户数据融合计算机技术领域数据融合模型一一对应关系数据一致性获取数据商业活动数据安全网络策略样本用户营销决策数据源准确率画像口径输出

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一种数据处理方法和相关装置

一种数据处理方法和相关装置

引用

作者：李成 518064 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请实施例公开了一种数据处理方法，该方法包括：根据样本用户标识和样本用户行为数据生成分类树，分类树中从根节点到任一叶节点的分支用于标识样本用户行为数据；将用户类别为异常用户的样本用户标识占比超过第一预设阈值的叶节点... 详细信息

标准号: CN112837061A

本申请实施例公开了一种数据处理方法，该方法包括：根据样本用户标识和样本用户行为数据生成分类树，分类树中从根节点到任一叶节点的分支用于标识样本用户行为数据；将用户类别为异常用户的样本用户标识占比超过第一预设阈值的叶节点确定为目标叶节点，将目标叶节点对应的父节点确定为特征用户交易行为，该特征用户交易行为可以用于对待分类用户标识进行初筛。处理设备可以根据样本数据生成能够体现出每一个用户对应用户行为数据的分类树，通过该分类树确定出特征用户交易行为，具有该特征用户交易行为的用户为异常用户的概率较高。通过初步筛选，降低最终输入分类模型中的数据量，在确保了分类模型分类精度的同时提高了分类效率和响应速度。

关键词：用户交易分类树叶节点样本用户标识用户行为数据异常用户标识样本初步筛选处理设备分类模型分类效率分类用户输入分类行为数据样本数据样本用户用户类别数据处理父节点根节点数据量初筛预设响应分类概率申请

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风险应用的处理方法及装置

风险应用的处理方法及装置

引用

作者：张哲应亦丰英属开曼群岛大开曼岛乔治镇医院路27号开曼企业中心

本说明书一个或多个实施例公开了一种风险应用的处理方法及装置，用以实现精准识别风险应用、以及有效规避用户被风险应用欺诈的效果。所述方法包括：获取样本用户在指定日期内安装的待识别应用，所述指定日期包含所述样本用户安装风险... 详细信息

标准号: CN110008687B

本说明书一个或多个实施例公开了一种风险应用的处理方法及装置，用以实现精准识别风险应用、以及有效规避用户被风险应用欺诈的效果。所述方法包括：获取样本用户在指定日期内安装的待识别应用，所述指定日期包含所述样本用户安装风险应用的日期；根据预先生成的风险应用识别算法，从所述待识别应用中识别出所述风险应用；其中，所述风险应用识别算法是根据各所述待识别应用的安装参数信息所生成；根据识别出的所述风险应用，对安装所述风险应用的第一用户进行相应的防风险操作。

关键词：应用样本用户应用识别算法安装参数预先生成欺诈

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一种晶体推荐方法、装置、电子设备及存储介质

一种晶体推荐方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：王璘宋凯敏琚烈冯伟马彤戈宗元陈羽中张大磊 200233 上海市徐汇区宜州路180号1幢8楼01室

本申请提供了一种晶体推荐方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标用户的用户信息及多种候选晶体的晶体参数；将用户信息及晶体参数输入至目标深度学习模型进行预测，确定每种候选晶体对应的预测术后结果；目标深度学习模型由... 详细信息

标准号: CN116798569A

本申请提供了一种晶体推荐方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标用户的用户信息及多种候选晶体的晶体参数；将用户信息及晶体参数输入至目标深度学习模型进行预测，确定每种候选晶体对应的预测术后结果；目标深度学习模型由预设深度学习模型对训练数据进行训练得到，训练数据包括样本用户的用户信息、晶体参数及样本用户植入对应的候选晶体后的样本术后结果；根据预测术后结果，从候选晶体中确定符合预设条件的目标晶体。这样，采用深度学习算法，通过预先训练好的目标深度学习模型对用户信息及晶体参数进行建模分析，能够有效准确选择目标用户对应的目标晶体，可以个性化地满足不同人群的术后需求。

关键词：晶体参数用户信息术后目标晶体训练数据样本用户预测学习存储介质电子设备获取目标建模分析选择目标学习算法预设条件晶体的预设植入样本个性化人群申请

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金融业务的风险评估方法、风控服务端及存储介质

金融业务的风险评估方法、风控服务端及存储介质

引用

作者：廖明宇彭迪 518000 广东省深圳市福田区福田街道益田路5033号平安金融中心27层

本发明公开了一种金融业务的风险评估方法、风控服务端及存储介质，该方法包括：获取预设数量的样本用户的风险评估样本数据；通过K‑means算法对风险评估样本数据进行聚类分析，得到K个样本类别以及样本类别对应的样本数据；在接收到金... 详细信息

标准号: CN109685635A

本发明公开了一种金融业务的风险评估方法、风控服务端及存储介质，该方法包括：获取预设数量的样本用户的风险评估样本数据；通过K‑means算法对风险评估样本数据进行聚类分析，得到K个样本类别以及样本类别对应的样本数据；在接收到金融业务办理请求之前，获取用户的风险评估数据，并根据风险评估数据以及样本类别，确定风险评估数据所属的样本类别；将风险评估数据加入确定的样本类别对应的样本数据中，以形成新的样本数据；通过决策树算法对新的样本数据进行计算，以推导出决策条件；根据决策条件更新决策树模型，并通过更新后的决策树模型评估所述金融业务的风险概率。本发明提高了风控模型自我学习能力，提升了风控评估的准确度。

关键词：风险评估样本数据样本类别金融业务风控决策树模型决策条件决策树算法存储介质风险概率聚类分析样本用户自我学习准确度服务端评估推导更新算法预设

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