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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41-50 订阅

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详细简洁

排序：

产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备

产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备

引用

作者：黄博毕野吴振宇王建明肖京 518000 广东省深圳市福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请公开了一种产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备。其中方法包括：获取目标用户的特征信息，其中，目标用户的特征信息包括目标用户对各个产品的产品评分信息和目标用户的基本属性信息；分别计算目标用户的任一项特征信... 详细信息

标准号: CN109697628A

本申请公开了一种产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备。其中方法包括：获取目标用户的特征信息，其中，目标用户的特征信息包括目标用户对各个产品的产品评分信息和目标用户的基本属性信息；分别计算目标用户的任一项特征信息与任一样本用户对应的特征信息之间的特征相似度，并利用特征相似度构建目标用户与任一样本客户之间的相似度向量；根据目标用户与任一样本用户之间的相似度向量，计算目标用户与任一样本用户之间的个体相似度；利用目标用户与任一样本用户之间的个体相似度从样本用户中获取相似样本用户，并根据相似样本用户的产品评分信息向目标用户推送所述产品数据。本申请解决了用户冷启动问题。

关键词：目标用户样本用户特征信息特征相似度相似度向量产品数据计算目标评分信息相似度推送基本属性信息计算机设备存储介质获取目标冷启动构建申请客户

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用户头像生成方法、装置、电子设备及存储介质

用户头像生成方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：陈珊成小全张哲张丽娟顾俊俊 201206 上海市浦东新区自由贸易试验区云桥路636号1幢

本发明提供一种用户头像生成方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：根据会议的主题确定用户头像组；获取用户在会议中的语音数据，根据所述用户在会议中的语音数据得到用户的性别信息以及用户在会议中的情感信息；根据用户的性别... 详细信息

标准号: CN113163155B

本发明提供一种用户头像生成方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：根据会议的主题确定用户头像组；获取用户在会议中的语音数据，根据所述用户在会议中的语音数据得到用户的性别信息以及用户在会议中的情感信息；根据用户的性别信息、用户在会议中的情感信息以及用户头像组，确定用户的会议头像。本发明提供的用户头像生成方法、装置、电子设备及存储介质，通过样本用户的语音数据与样本用户的性别信息，训练得到多级决策树形式的性别识别模型，利用该模型可基于用户的语音数据识别用户的性别，具有识别准确的优点。

关键词：用户头像性别信息语音数据存储介质电子设备情感信息样本用户会议语音数据识别性别识别主题确定决策树头像

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一种风险评估方法及装置

一种风险评估方法及装置

引用

作者：梅止观贺欧文李诗诗 100000 北京市密云区兴盛南路8号院2号楼106室-802

本发明实施例提供一种风险评估方法及装置，其中方法包括：获取待预测用户所对应的特征数据；将所述特征数据输入至评分卡模型中，得到所述评分卡模型输出的风险预测结果；其中，所述评分卡模型预先以样本用户所对应的样本特征数据为训... 详细信息

标准号: CN111353689A

本发明实施例提供一种风险评估方法及装置，其中方法包括：获取待预测用户所对应的特征数据；将所述特征数据输入至评分卡模型中，得到所述评分卡模型输出的风险预测结果；其中，所述评分卡模型预先以样本用户所对应的样本特征数据为训练样本，以样本特征数据所对应的标签数据为目标值训练得到，且所述标签数据已预先通过预设切分点进行二分类切分。本发明实施例实现了通过评分卡模型对多种应用场景的预测。

关键词：标签数据特征数据样本特征评分卡风险评估风险预测训练样本样本用户应用场景二分类预测预设输出

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目标用户的确定方法、装置、设备及存储介质

目标用户的确定方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：王招辉 100033 北京市西城区金融大街25号

本申请提供一种目标用户的确定方法、装置、设备及存储介质。涉及人工智能技术领域。该方法包括：接收用户确定请求；根据用户确定请求，获取多个待选用户的用户信息和多个样本用户的用户信息；根据多个样本用户的用户信息，确定目标业... 详细信息

标准号: CN117556240A

本申请提供一种目标用户的确定方法、装置、设备及存储介质。涉及人工智能技术领域。该方法包括：接收用户确定请求；根据用户确定请求，获取多个待选用户的用户信息和多个样本用户的用户信息；根据多个样本用户的用户信息，确定目标业务类型对应的多个目标用户特征；根据多个目标用户特征和多个样本用户的用户信息，确定每个目标用户特征的N个特征参数区间；根据用户确定请求、多个待选用户的用户信息和每个目标用户特征的N个特征参数区间，确定目标类型对应的至少一个目标用户集合。本申请的方法，提高了确定目标用户的准确性。

关键词：目标用户用户信息样本用户待选用户多个目标特征参数用户确定用户特征人工智能技术存储介质接收用户目标类型目标业务申请集合

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测试用户的确定方法、装置、服务器和存储介质

测试用户的确定方法、装置、服务器和存储介质

引用

作者：马志强颜林三拾开曼群岛大开曼岛乔治镇医院路27号开曼企业中心(邮编KY1-9008)

本说明书提供一种测试用户的确定方法、装置、服务器和存储介质。其中，方法包括：接收针对第一测试实验的测试用户的确定请求；响应测试用户的确定请求，检测是否存在第二测试实验，其中，第二测试实验为当前线上的测试实验，并根据检... 详细信息

标准号: CN110262958B

本说明书提供一种测试用户的确定方法、装置、服务器和存储介质。其中，方法包括：接收针对第一测试实验的测试用户的确定请求；响应测试用户的确定请求，检测是否存在第二测试实验，其中，第二测试实验为当前线上的测试实验，并根据检测结果，从总的样本用户中确定出第一类用户，并生成针对第一测试实验的第一离散因子；根据第一离散因子，从第一类用户中确定出参与第一测试实验所包括的第一测试对象的多个测试版本的测试用户，从而可以避免与当前线上其他的测试实验发生冲突，达到准确、高效地为新发起的第一测试实验确定出同质可比、符合测试要求的测试用户，以保证基于该测试用户的测试实验所得到的测试结果有效，具有较高的代表性和参考价值。

关键词：测试实验测试用户测试版本测试对象测试要求存储介质检测结果响应测试样本用户同质服务器参考检测冲突保证

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一种评分卡创建方法、装置和电子设备

一种评分卡创建方法、装置和电子设备

引用

作者：张晓强 100011 北京市东城区东四南大街礼士胡同54号

本发明实施例提供了一种评分卡创建方法、装置和电子设备，上述方法包括：获取多个样本用户的多个样本特征的数据；针对每一种样本特征，基于该样本特征的各个特征值，训练获得该样本特征对应的一个或多个回归树；按照各个回归树对应的... 详细信息

标准号: CN112232944A

本发明实施例提供了一种评分卡创建方法、装置和电子设备，上述方法包括：获取多个样本用户的多个样本特征的数据；针对每一种样本特征，基于该样本特征的各个特征值，训练获得该样本特征对应的一个或多个回归树；按照各个回归树对应的特征值从小到大的顺序，对同一样本特征所对应的回归树进行排序；并将排序后的第一个回归树的左侧叶子节点表示的数值区间、排序后的最后一个回归树的右侧叶子节点表示的数值区间以及不同回归树的相邻两个叶子节点表示的数值区间的交集均确定为目标数值区间；将每个目标数值区间作为一个回归树分箱，创建包括各个回归树分箱的评分卡。本发明实施例提供的方法，简化了评分卡的创建过程。

关键词：数值区间样本特征回归叶子节点评分卡排序分箱创建交集电子设备样本用户

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产品推荐方法、设备及可读存储介质

产品推荐方法、设备及可读存储介质

引用

作者：陈雷徐寅屈林波孙小娟徐婧 210000 江苏省南京市虎踞路59号

本发明公开了一种产品推荐方法、设备及可读存储介质，涉及产品推荐技术领域。所述产品推荐方法包括：获取样本用户的样本属性信息，并对所述样本属性信息进行特征提取，获得样本特征信息；从所述样本特征信息选取出训练样本集，并对所... 详细信息

标准号: CN117495485A

本发明公开了一种产品推荐方法、设备及可读存储介质，涉及产品推荐技术领域。所述产品推荐方法包括：获取样本用户的样本属性信息，并对所述样本属性信息进行特征提取，获得样本特征信息；从所述样本特征信息选取出训练样本集，并对所述训练样本集进行样本平衡处理，获得新的训练样本集；根据新的训练样本集，对初始随机森林模型进行训练，获得目标随机森林模型；获取目标用户的用户属性信息，对所述用户属性信息进行特征提取，获得属性特征信息；将所述属性特征信息输入目标随机森林模型，输出所述目标用户的推荐产品。本发明提高了对于目标用户推荐产品的预测精度。

关键词：训练样本集产品推荐随机森林属性特征信息样本特征信息用户属性信息目标用户特征提取样本属性可读存储介质获取目标平衡处理输入目标样本用户样本输出预测

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产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

引用

作者：何芬李志勇戴丹林荣天 100140 北京市西城区复兴门内大街55号

本申请涉及一种产品推荐方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及大数据技术领域。所述方法包括：获取待推荐用户的用户信息；将待推荐用户的用户信息输入预先构建的聚类模型中进行聚类，得到待推荐用户的目标用户类别... 详细信息

标准号: CN115757946A

本申请涉及一种产品推荐方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及大数据技术领域。所述方法包括：获取待推荐用户的用户信息；将待推荐用户的用户信息输入预先构建的聚类模型中进行聚类，得到待推荐用户的目标用户类别；预先构建的聚类模型的输出层为球形输出层，目标用户类别为待推荐用户在球形输出层上的聚类结果；查询用户类别和产品类别之间的对应关系，得到与目标用户类别对应的目标产品类别；用户类别通过预先构建的聚类模型对样本用户进行聚类得到，产品类别通过预先构建的聚类模型对样本产品进行聚类得到；将与目标产品类别关联的目标产品推荐给待推荐用户。采用本方法能够提高产品推荐的准确性。

关键词：聚类模型构建目标产品目标用户输出层聚类产品类别产品推荐用户类别计算机程序产品用户信息输入计算机设备存储介质聚类结果样本用户用户信息大数据样本关联查询申请

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风控模型优化方法、装置、计算机设备及存储介质

风控模型优化方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：陈岚雷雨胡帅陈志健 518000 广东省深圳市龙华区龙华街道富康社区东环二路2号富士康工业园C12栋5层

本发明提供了一种风控模型优化方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括，获取样本用户的多个维度的数据，生成样本用户画像数据；根据样本用户的画像数据，借助知识图谱和复杂网络，关联和推导出样本用户的画像数据的常规特征... 详细信息

标准号: CN111861701A

本发明提供了一种风控模型优化方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括，获取样本用户的多个维度的数据，生成样本用户画像数据；根据样本用户的画像数据，借助知识图谱和复杂网络，关联和推导出样本用户的画像数据的常规特征因子；通过大数据，挖掘出样本用户的画像数据之间的隐藏特征因子；计算样本用户的时间序列影响因子；对常规特征因子、隐藏特征因子及时间序列影响因子进行预处理，并进行特征分解，度量每个特征对模型精确度的影响，去除噪声，形成机器学习模型训练数据；通过机器学习模型训练数据进行xgboost模型训练，得到风控预测模型。本发明引入时间序列影响因子和隐藏特征因子，赋予了模型对好坏样本更强的甄别能力，减少错判。

关键词：样本用户画像数据时间序列特征因子影响因子机器学习模型常规特征训练数据风控预处理计算机设备存储介质复杂网络模型训练模型优化特征分解预测模型大数据度量推导维度去除噪声图谱样本关联挖掘引入赋予

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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: CN113918817B

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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