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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31-40 订阅

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详细简洁

排序：

数据处理方法、装置、设备及介质

数据处理方法、装置、设备及介质

引用

作者：董萍 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

本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取样本用户的属性信息集合，以及该属性信息集合中的属性信息的特征属性；根据该属性信息集合中的属性信息的特征属性，从该属性信息集合中识别出属于连续... 详细信息

标准号: CN113610168A

本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取样本用户的属性信息集合，以及该属性信息集合中的属性信息的特征属性；根据该属性信息集合中的属性信息的特征属性，从该属性信息集合中识别出属于连续变量的第一属性信息，以及属于离散变量的第二属性信息；获取该第一属性信息的统计特征，根据该统计特征对该第一属性信息的变量进行分组处理，得到多组变量；采用该多组变量和该第二属性信息的变量确定该第一属性信息和该第二属性信息之间的相关性；基于该相关性确定从该第一属性信息和该第二属性信息中筛选出具有有效性的属性信息。采用本申请，可提高对属性信息进行学习的效率，并节省资源。

关键词：属性信息属性信息集合特征属性统计特征变量确定分组处理节省资源离散变量连续变量数据处理样本用户申请筛选学习

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获取用户流失状态的方法、装置、计算机设备和存储介质

获取用户流失状态的方法、装置、计算机设备和存储介质

引用

作者：丁家文余加腾邓琛梁鹰王刚赵子颖黄毓铭 200040 上海市静安区万荣路1256、1258号1423室

本申请涉及一种获取用户流失状态的方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：获取与多种不同维度的用户行为特征对应的样本用户行为数据，以及样本用户的用户流失状态标签；样本用户行为数据为样本用户的用户行为数据；用户流失状态标... 详细信息

标准号: CN111339163B

本申请涉及一种获取用户流失状态的方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：获取与多种不同维度的用户行为特征对应的样本用户行为数据，以及样本用户的用户流失状态标签；样本用户行为数据为样本用户的用户行为数据；用户流失状态标签用于标识用户流失状态；对样本用户行为数据进行量化编码，获取样本用户编码数据；基于用户流失状态标签，利用样本用户编码数据训练得到用户流失模型；获取与多种不同维度的用户行为特征对应的待分析用户行为数据；待分析用户行为数据为待分析用户的用户行为数据；将待分析用户行为数据输入用户流失模型，得到待分析用户的用户流失状态。本方法能够提升用户流失模型合理性，从而提升获取用户流失状态准确率。

关键词：样本用户用户行为数据行为数据状态标签用户行为特征编码数据分析维度计算机设备标识用户存储介质量化编码输入用户准确率合理性申请

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一种相似用户的获取方法、系统、电子设备及介质

一种相似用户的获取方法、系统、电子设备及介质

引用

作者：姚娟娟钟南山 102400 北京市房山区长阳万兴路86号-N3557

本发明适用于数据处理技术领域，提供了一种相似用户的获取方法、系统、电子设备及介质，方法包括：获取目标领域的已标注文本数据，形成第一样本数据集，并根据第一样本数据集建立用于敏感词抽取的第一模型；获取样本用户的文本数据，... 详细信息

标准号: CN113569293B

本发明适用于数据处理技术领域，提供了一种相似用户的获取方法、系统、电子设备及介质，方法包括：获取目标领域的已标注文本数据，形成第一样本数据集，并根据第一样本数据集建立用于敏感词抽取的第一模型；获取样本用户的文本数据，将其输入第一模型，形成第二样本数据集，根据第二样本数据集建立用于用户类别识别的识别模型；获取目标用户的文本数据，将其输入第一模型，获取抽取结果；根据抽取结果对目标用户的文本数据进行脱敏处理，得到目标脱敏数据，并将目标脱敏数据输入识别模型，获取相似用户；解决了由用户数据量大所导致的有效用户数据获取难度大的问题。

关键词：文本数据样本数据抽取获取目标相似用户脱敏数据处理技术有效用户数据电子设备目标用户脱敏处理样本用户用户类别用户数据敏感词标注

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用户性别预测方法、装置、设备及存储介质

用户性别预测方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：张绪玲于潇潇廖晨晓冯浩周通 100190 北京市海淀区科学院南路2号院3号楼12层1201

本发明提供的用户性别预测方法、装置、设备及存储介质，获取目标用户在网络平台上的用户特征数据，利用预先训练好的用户性别分类模型，根据所述用户特征数据，预测所述目标用户的性别属性；其中，所述用户性别分类模型是，以带有性别... 详细信息

标准号: CN111178983A

本发明提供的用户性别预测方法、装置、设备及存储介质，获取目标用户在网络平台上的用户特征数据，利用预先训练好的用户性别分类模型，根据所述用户特征数据，预测所述目标用户的性别属性；其中，所述用户性别分类模型是，以带有性别标签的样本用户的特征数据构建训练样本，并利用所述训练样本对神经网络模型进行训练得到的，本发明基于用户特征数据与用户性别分类模型，能够准确预测并输出目标用户的性别属性，而并不仅仅是依赖于目标用户填写的性别信息进行性别识别，进而为精准的定向广告投放提供了充分支持。

关键词：用户性别用户特征数据分类模型目标用户性别属性训练样本预测定向广告投放神经网络模型存储介质获取目标输出目标特征数据网络平台性别识别性别信息样本用户构建标签

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睡眠风险预测方法、装置和终端设备

睡眠风险预测方法、装置和终端设备

引用

作者：张慧李靖 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本申请适用于信息技术领域，提供了一种睡眠风险预测方法、装置和终端设备，所述方法包括：采集待检测用户在睡眠过程中的多种生理数据；分别提取所述多种生理数据中每种生理数据的特征信息；将提取的所述特征信息输入预设的分类器，获... 详细信息

标准号: CN113520343A

本申请适用于信息技术领域，提供了一种睡眠风险预测方法、装置和终端设备，所述方法包括：采集待检测用户在睡眠过程中的多种生理数据；分别提取所述多种生理数据中每种生理数据的特征信息；将提取的所述特征信息输入预设的分类器，获得所述分类器输出的睡眠风险预测信息；其中，所述分类器通过多个样本用户的样本生理数据进行训练获得。上述方法，通过对待检测用户患有各种亚型的睡眠呼吸暂停综合征的风险进行预测，可以实现个性化的睡眠质量监控、睡眠呼吸暂停风险评估。

关键词：生理数据风险预测特征信息分类器睡眠睡眠呼吸暂停综合征睡眠呼吸暂停睡眠质量监控信息技术领域分类器输出风险评估睡眠过程样本用户终端设备检测亚型预设样本个性化采集预测申请

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一种煤矿实操培训课程智能推荐方法及系统

一种煤矿实操培训课程智能推荐方法及系统

引用

作者：巩超戈海宾周杨崔浩郑洪磊张华中宋炳芝 272200 山东省济宁市金乡县高河街道徐楼村金桥煤矿

本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种煤矿实操培训课程智能推荐方法及系统，该方法包括：获取待推荐用户和每个样本用户对应的课程培训信息、工作信息和问卷答复信息，以及每个预设专业对应的专业信息；确定每个目标用户在... 详细信息

标准号: CN117972221A

本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种煤矿实操培训课程智能推荐方法及系统，该方法包括：获取待推荐用户和每个样本用户对应的课程培训信息、工作信息和问卷答复信息，以及每个预设专业对应的专业信息；确定每个目标用户在每个预设专业下的工作匹配度、目标熟悉程度和课程需求程度；确定每个预设专业下的预设数量个初始聚类簇；确定每个预设专业下的专业通用程度；根据确定的目标用户之间的目标聚类距离特征，对目标用户进行聚类；根据待推荐用户所属目标聚类簇中目标用户对应的课程培训信息，对待推荐用户进行煤矿实操培训课程推荐。本发明通过对获取的多种信息进行数据处理，提高了煤矿实操培训课程推荐的准确度。

关键词：预设目标用户培训课程课程培训目标聚类煤矿电数字数据处理准确度答复信息工作信息通用程度样本用户智能推荐专业信息数据处理聚类簇匹配度聚类问卷课程

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一种网络净推荐值NPS的预测方法及装置

一种网络净推荐值NPS的预测方法及装置

引用

作者：林亦楠张轩荣丁智余越张晓宇黄汝超周琼枝刘美丽 510623 广东省广州市天河区珠江新城珠江西路11号广东全球通大厦

本发明公开了一种网络净推荐值NPS的预测方法及装置。其中，该方法包括：基于多个样本用户对网络使用的行为和使用的网络协议，对多个样本用户进行分组；确定各个样本用户的常驻小区，其中，常驻小区包括：单位时间内的第一时间段的常... 详细信息

标准号: CN113517990B

本发明公开了一种网络净推荐值NPS的预测方法及装置。其中，该方法包括：基于多个样本用户对网络使用的行为和使用的网络协议，对多个样本用户进行分组；确定各个样本用户的常驻小区，其中，常驻小区包括：单位时间内的第一时间段的常驻小区和单位时间内的第二时间段的常驻小区；对于一组样本用户，基于该组的各个样本用户的常驻小区的目标指标，获取该组样本用户的网络NPS指标；对于一组样本用户，基于该组的各个样本用户反馈的网络NPS，获取该组样本用户的网络NPS指标对该组样本用户的网络NPS的影响因子；基于一组样本用户的网络NPS指标对网络NPS的影响因子，对与样本用户同组的全网用户的网络NPS进行预测。

关键词：样本用户网络小区影响因子时间段目标指标全网用户网络使用网络协议同组预测分组反馈

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一种支付方式推荐模型的训练方法及装置

一种支付方式推荐模型的训练方法及装置

引用

作者：韩少帅 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

本说明书公开了一种支付方式推荐模型的训练方法及装置。获取样本支付方式和样本用户，根据所述样本用户最终支付时是否使用所述样本支付方式成功支付，确定所述样本用户对应的第一标注，根据所述样本用户最终支付时是否未使用所述样本... 详细信息

标准号: CN117744836A

本说明书公开了一种支付方式推荐模型的训练方法及装置。获取样本支付方式和样本用户，根据所述样本用户最终支付时是否使用所述样本支付方式成功支付，确定所述样本用户对应的第一标注，根据所述样本用户最终支付时是否未使用所述样本支付方式成功支付，确定所述样本用户对应的第二标注，将所述样本用户的用户数据输入到所述支付方式推荐模型，通过所述事实空间预测子网预测所述样本用户最终支付时使用所述样本支付方式的支付成功概率，并通过所述反事实空间预测子网预测所述样本用户最终支付时未使用所述样本支付方式的支付失败概率，根据所述第一标注和所述支付成功概率、所述第二标注和所述支付失败概率，对所述支付方式推荐模型进行训练。

关键词：样本用户支付方式样本标注空间预测失败概率支付成功未使用子网用户数据概率预测成功

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神经网络模型的训练方法、装置、设备和存储介质

神经网络模型的训练方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：荆博 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开提供了一种神经网络模型的训练方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及区块链和人工智能领域。具体实现方案为：从至少两个特征提供方分别获取样本用户的特征表示密文；基于标签子神经网络，根据特征表示密文... 详细信息

标准号: CN114186669B

本公开提供了一种神经网络模型的训练方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及区块链和人工智能领域。具体实现方案为：从至少两个特征提供方分别获取样本用户的特征表示密文；基于标签子神经网络，根据特征表示密文和标签密文，确定标签子神经网络中标签神经元的损失误差密文和梯度密文；控制特征提供方对标签神经元的梯度密文进行解密得到解密结果，根据从特征提供方获取的解密结果更新标签神经元的网络参数；向特征提供方发送关联神经元的损失误差密文，由特征提供方对该损失误差密文进行解密得到损失误差原文，并根据该损失误差原文更新特征神经元的网络参数。本公开实施例能够保护联合学习过程中的数据隐私。

关键词：密文神经元提供方标签解密结果神经网络特征表示网络参数解密原文计算机技术领域人工智能领域神经网络模型存储介质控制特征数据隐私学习过程样本用户更新区块发送关联联合

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预测模型的训练方法、信息预测方法及存储介质

预测模型的训练方法、信息预测方法及存储介质

引用

作者：刘璐鲁骁张霄孟二利 100085 北京市海淀区西二旗中路33号院6号楼8层018号

本公开是关于一种预测模型的训练方法、信息预测方法、预测模型的训练装置、信息预测装置、电子设备及存储介质。该预测模型的训练方法包括：获取样本用户的用户特征信息；所述用户特征信息至少包括用户的历史行为信息；根据历史行为信... 详细信息

标准号: CN116933068A

本公开是关于一种预测模型的训练方法、信息预测方法、预测模型的训练装置、信息预测装置、电子设备及存储介质。该预测模型的训练方法包括：获取样本用户的用户特征信息；所述用户特征信息至少包括用户的历史行为信息；根据历史行为信息，确定样本用户对预设的多个价位的商品的正标签和负标签；根据样本用户对预设的多个价位的商品的正标签和负标签，生成样本用户对预设的多个价位的商品的标签特征；标签特征用于表征样本用户对各价位的商品与目标价位的商品之间的意向偏差；根据用户特征信息和标签特征，对待训练的预测模型进行训练，以训练得到预测模型，预测模型用于预测用户对目标价位的商品的意向信息。本申请有利于提高预测模型的训练质量。

关键词：预测模型样本用户用户特征信息标签特征标签预设历史行为信息预测表征样本存储介质电子设备训练装置意向信息预测申请

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