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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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限定检索结果

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111-120 订阅

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详细简洁

排序：

网络内容推送方法、装置及存储介质

网络内容推送方法、装置及存储介质

引用

作者：刘志煌 100191 北京市海淀区知春路49号3层西部309

本申请是关于一种网络内容推送方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及云计算技术领域。该方法包括：首先服务器通过获取当前用户的组合特征、序列特征以及各个样本用户的序列特征，获取该当前用户对应的权重，然后对该当前用户以及该... 详细信息

标准号: CN111460300B

本申请是关于一种网络内容推送方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及云计算技术领域。该方法包括：首先服务器通过获取当前用户的组合特征、序列特征以及各个样本用户的序列特征，获取该当前用户对应的权重，然后对该当前用户以及该各个样本用户进行聚类，获得该当前用户的所属类别，最后根据该当前用户的所属类别，向该当前用户推送网络内容。通过上述方案，云服务器可以经过云计算对当前用户和样本用户按照行为序列进行挖掘，以确定当前用户的权重，并基于权重进行聚类，并根据聚类结果实现个性化的推荐相关网络内容，从而在保证了内容推荐准确的前提下，提高了推荐网络内容预测的效率。

关键词：网络内容样本用户权重序列特征云计算聚类推送计算机设备存储介质聚类结果内容推荐行为序列云服务器组合特征服务器个性化挖掘预测申请保证

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推送模型构建方法、装置、计算机设备及存储介质

推送模型构建方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：孙裕 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本发明涉及人工智能技术，本发明提供一种推送模型构建方法，根据样本用户的样本基础数据、样本用户行为数据、样本用户偏好数据和预设的原始权重参数和偏好阈值输入待训练模型中，通过待训练模型输出样本用户对应的多个置信度；将每个... 详细信息

标准号: CN113918817A

本发明涉及人工智能技术，本发明提供一种推送模型构建方法，根据样本用户的样本基础数据、样本用户行为数据、样本用户偏好数据和预设的原始权重参数和偏好阈值输入待训练模型中，通过待训练模型输出样本用户对应的多个置信度；将每个置信度与预设偏好阈值进行比对，并将大于偏好阈值的置信度对应的样本活动数据组合定义为对应的样本用户对应的预测样本活动数据组合；根据样本用户的预测样本活动数据组合与其的样本活动数据组合，计算得出偏差值；及基于偏差值，调整原始权重参数和偏好阈值，以得到推送模型。本发明基于用户行为分析对待训练模型进行训练，得到的推送模型的推送准确率高。

关键词：样本用户活动数据样本偏好推送训练模型置信度权重参数预设人工智能技术用户行为分析基础数据模型构建偏好数据输出样本行为数据组合定义预测准确率比对

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用户标签信息确定方法、装置、设备和存储介质

用户标签信息确定方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：王蒙 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室

本发明实施例公开了一种用户标签信息确定方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取目标用户的目标交互行为数据；根据预设分类模型和目标交互行为数据，确定目标用户对应的目标分类结果；根据目标分类结果确定目标用户的目标标签... 详细信息

标准号: CN113496236A

本发明实施例公开了一种用户标签信息确定方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取目标用户的目标交互行为数据；根据预设分类模型和目标交互行为数据，确定目标用户对应的目标分类结果；根据目标分类结果确定目标用户的目标标签信息；其中，预设分类模型是预先根据样本用户对应的样本交互行为数据和标准标签信息进行训练获得的，标准标签信息是基于样本交互行为数据确定的。通过本发明实施例的技术方案，可以提高用户标签确定的准确性。

关键词：交互行为标准标签分类模型目标分类目标用户用户标签预设样本存储介质获取目标结果确定目标标签数据确定信息确定样本用户

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检测用户属性之间的关联性的方法及装置

检测用户属性之间的关联性的方法及装置

引用

作者：刘颖婷陈超超王力周俊 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

本说明书实施例提供了检测用户属性之间的关联性的方法和装置，用于在S个数据方基于安全计算的业务处理中，针对S个数据方联合提供的m个样本用户，检测p个用户属性之间的关联性。其中，S个数据方本地分别拥有部分用户属性数据作为隐私... 详细信息

标准号: CN110909216B

本说明书实施例提供了检测用户属性之间的关联性的方法和装置，用于在S个数据方基于安全计算的业务处理中，针对S个数据方联合提供的m个样本用户，检测p个用户属性之间的关联性。其中，S个数据方本地分别拥有部分用户属性数据作为隐私数据。为了维护各个数据方的隐私数据的安全性，可以由各个数据方拆分计算p个用户属性对应的协方差矩阵，并根据协方差矩阵，分别确定p个用户属性中两两用户属性分别对应的各个相关系数，接着基于各个相关系数，以及上述协方差矩阵，检测p个用户属性相互之间的关联性。与常规技术中直接根据属性值计算各个用户属性的VIF，以确定用户属性的关联关系相比，可以大大减少计算的复杂度，提高安全计算的有效性。

关键词：用户属性协方差矩阵关联性隐私数据检测用户属性数据方法和装置关联关系联合提供样本用户业务处理复杂度安全维护

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用户分类方法、装置、电子设备及可读存储介质

用户分类方法、装置、电子设备及可读存储介质

引用

作者：赵呈路 100085 北京市海淀区上地信息路11号1至3层整栋2层202室

本公开实施例公开了一种用户分类方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括多个样本用户的特征数据和所述样本用户的标签，所述特征数据包括时间相关特征和非时间相关特征；对所述特征数据中... 详细信息

标准号: CN112580681A

本公开实施例公开了一种用户分类方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括多个样本用户的特征数据和所述样本用户的标签，所述特征数据包括时间相关特征和非时间相关特征；对所述特征数据中的非时间相关特征进行筛选，得到特定非时间相关特征；基于所述多个样本用户的所述特定非时间相关特征和所述时间相关特征对预测模型进行训练；使用训练后的预测模型对待分类用户进行分类。该技术方案能够提高用户分类的准确性和泛化能力。

关键词：时间相关特征数据样本用户训练数据用户分类预测模型可读存储介质电子设备分类用户标签筛选分类

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用于心理分析的深度学习方法及装置

用于心理分析的深度学习方法及装置

引用

作者：刘醒基 510315 广东省广州市海珠区广州大道南穗和北街2号104房

本发明公开了一种用于心理分析的深度学习方法及装置，所述方法包括步骤：采集样本用户的绘画信息并提取其中的绘画元素信息，以构成绘画元素信息数据库；收集心理专家对所述绘画元素信息数据库中的不同绘画元素的心理分析结果；将所述... 详细信息

标准号: CN106372729B

本发明公开了一种用于心理分析的深度学习方法及装置，所述方法包括步骤：采集样本用户的绘画信息并提取其中的绘画元素信息，以构成绘画元素信息数据库；收集心理专家对所述绘画元素信息数据库中的不同绘画元素的心理分析结果；将所述绘画元素信息作为输入，所述心理分析结果作为输出，训练出所述神经网络模型的各个权值。通过上述方式，本发明能够利用深度学习方法实现更快速高效智能化的心理分析过程。

关键词：绘画元素心理分析信息数据库神经网络模型样本用户智能化采集绘画输出学习心理

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客户动支模型生成方法、装置及电子设备

客户动支模型生成方法、装置及电子设备

引用

作者：高明宇王鹏张潮华郑彦 100012 北京市朝阳区双营路11号院3号楼2层4单元207

本公开涉及一种客户动支模型生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取多个历史用户的金融数据；根据所述动支状态将所述多个历史用户分入正样本用户集合和负样本用户集合；对正样本用户集合和负样本用户集合中的历... 详细信息

标准号: CN110796170A

本公开涉及一种客户动支模型生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取多个历史用户的金融数据；根据所述动支状态将所述多个历史用户分入正样本用户集合和负样本用户集合；对正样本用户集合和负样本用户集合中的历史用户的金融数据进行筛选以生成正样本子集合、负样本子集合和未分类样本子集合；以及基于所述正样本子集合、所述负样本子集合和所述未分类样本子集合对机器学习模型进行训练以生成客户动支模型。本公开涉及的客户动支模型生成方法、装置，能够对现有的正负样本数据进行数据处理生成更加精确的正负样本数据集合，进而通过精确的正负样本数据集合对机器学习模型进行训练，生成金融风险模型。

关键词：子集合负样本历史用户用户集合正负样本正样本机器学习模型分类样本金融数据模型生成数据集合客户计算机可读介质电子设备风险模型样本用户数据处理对正集合筛选金融

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一种账号价值评估回收方法及系统

一种账号价值评估回收方法及系统

引用

作者：黎顶 545801 广西壮族自治区来宾市象州县石龙镇九龙湾小区6-1-3-2

本发明提出了一种账号价值评估回收方法及系统，涉及账号回收技术领域，其中，一种账号价值评估回收方法，包括建立数据库，数据库用于存储多个样本用户的相关信息、相关账号的账号信息及和相关信息相互匹配的主观权重信息；获取样本用... 详细信息

标准号: CN114904278A

本发明提出了一种账号价值评估回收方法及系统，涉及账号回收技术领域，其中，一种账号价值评估回收方法，包括建立数据库，数据库用于存储多个样本用户的相关信息、相关账号的账号信息及和相关信息相互匹配的主观权重信息；获取样本用户的相关信息，其中，样本用户的相关信息包括用户粘度信息、用户充值信息和用户转化信息；基于样本用户的相关信息和主观权重信息，确定样本用户的账号客观权重值；基于账号客观权重值和用户充值信息，确定相关账号的回收信息，将回收信息和账号信息相互关联。该系统具有准确评估账号价值，减小账号回收风险，提高玩家的游戏参与积极性的优点。

关键词：相关信息样本用户回收充值信息价值评估账号信息主观权重权重建立数据库粘度信息准确评估减小匹配数据库存储关联游戏转化

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特征补齐方法及装置、特征补齐模型、介质、设备及产品

特征补齐方法及装置、特征补齐模型、介质、设备及产品

引用

作者：谢世明陈鸿吴军曾多元野沈僮 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

本说明书实施例提供一种特征补齐方法、特征补齐装置、特征补齐模型、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品，该方法包括本说明书示例性的实施例提供的方案基于训练后的机器学习模型(即，基于特征补齐模型)实现的，且该特征... 详细信息

标准号: CN115081512A

本说明书实施例提供一种特征补齐方法、特征补齐装置、特征补齐模型、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品，该方法包括本说明书示例性的实施例提供的方案基于训练后的机器学习模型(即，基于特征补齐模型)实现的，且该特征补齐模型的生成器的损失函数为基于样本用户特征的显示分布建模确定的。具体地，将关于同一用户的目标特征输入至上述特征补齐模型，其中，上述目标特征中包含一个或多个待补齐元素。经该特征补齐模型的生成器处理后输出与目标特征对应的目标隐向量，其中，该目标隐向量包含目标连续子特征和目标离散子特征。进一步地，根据目标连续子特征确定和目标离散子特征，确定上述目标特征的补齐特征。

关键词：补齐目标特征生成器向量计算机可读存储介质计算机程序产品机器学习模型电子设备分布建模损失函数特征确定同一用户样本用户输出

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信息处理方法、装置、电子设备和存储介质

信息处理方法、装置、电子设备和存储介质

引用

作者：裴英瑞张万书金林荣李森肖智鹏施文祥殷威徐昊 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室

本发明实施例公开了一种信息处理方法、装置、电子设备和存储介质，该信息处理方法包括：获取目标用户的用户标签，并确定与用户标签匹配的物品推荐信息，得到候选推荐信息；将用户标签输入向量化模型进行向量化处理，得到用户向量，该... 详细信息

标准号: CN113139834A

本发明实施例公开了一种信息处理方法、装置、电子设备和存储介质，该信息处理方法包括：获取目标用户的用户标签，并确定与用户标签匹配的物品推荐信息，得到候选推荐信息；将用户标签输入向量化模型进行向量化处理，得到用户向量，该向量化模型基于样本用户的历史操作数据训练得到；在候选推荐信息对应的物品编码的编码向量中检索与用户向量匹配的编码向量，得到目标编码向量，该候选推荐信息对应的物品编码的编码向量通过将候选推荐信息对应的物品编码输入向量化模型进行向量化处理得到；根据目标编码向量对应的目标物品编码获取目标推荐信息，并将目标推荐信息作为针对目标用户的召回信息。本发明实施例能够提高召回信息的准确度和质量。

关键词：推荐信息向量化向量编码向量物品编码用户标签目标编码信息处理匹配编码获取存储介质电子设备获取目标历史操作目标物品目标用户数据训练样本用户准确度检索

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