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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61-70 订阅

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详细简洁

排序：

用户交互方法、预测模型的训练方法及相关设备

用户交互方法、预测模型的训练方法及相关设备

引用

作者：汪自立吴海英肖冰马超陆全蒋宁 401121 重庆市渝北区黄山大道中段52号渝兴广场B2栋4至8楼

本申请公开了一种用户交互方法、预测模型的训练方法及相关设备。所述用户交互方法包括：获取目标用户在目标业务场景下的用户特征；通过预测模型基于所述用户特征，预测所述目标用户在所述目标业务场景下的N种服务策略分别对应的预测... 详细信息

标准号: CN117495392A

本申请公开了一种用户交互方法、预测模型的训练方法及相关设备。所述用户交互方法包括：获取目标用户在目标业务场景下的用户特征；通过预测模型基于所述用户特征，预测所述目标用户在所述目标业务场景下的N种服务策略分别对应的预测意见反馈结果，所述预测模型为基于N种服务策略分别匹配的样本用户在所述目标业务场景下的样本用户特征以及所述样本用户在所匹配的服务策略对应的样本意见反馈结果进行训练得到；基于所述预测意见反馈结果，从所述N种服务策略中选取与所述目标用户相匹配的目标服务策略；基于所述目标服务策略，与所述目标用户进行交互。

关键词：服务策略目标业务目标用户样本用户意见反馈预测模型匹配目标服务用户交互用户特征场景预测获取目标样本申请

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转化率评估方法及装置

转化率评估方法及装置

引用

作者：李勇郑瑜高宸卢中县杨一品徐裕键张良伦金德鹏周亮 100084 北京市海淀区清华园北京100084-82信箱

本发明实施例提供一种转化率评估方法及装置，该方法包括：根据商品属性表和用户属性表，获取特征数据；将获取的特征数据，输入到预设的点击Wide&Deep模型，输出用户对商品链接的点击概率，并将获取的特征数据，输入分享Wide&D... 详细信息

标准号: CN110880124A

本发明实施例提供一种转化率评估方法及装置，该方法包括：根据商品属性表和用户属性表，获取特征数据；将获取的特征数据，输入到预设的点击Wide&Deep模型，输出用户对商品链接的点击概率，并将获取的特征数据，输入分享Wide&Deep模型，输出用户对商品链接的分享概率；根据点击概率和分享概率，进行打分融合后，获得用户对所述商品的转化概率；其中，点击或分享Wide&Deep模型分别根据已确定点击或分享结果的样本商品属性表及样本用户属性表进行训练后得到。该方法能够准确获得用户对商品的点击概率和分享概率，通过两个精排分数和召回分数进行融合，确定的转化概率更为准确。

关键词：点击概率特征数据概率商品属性链接样本用户用户属性输出融合属性表预设转化样本评估

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用户分类模型生成方法、装置、设备和计算机可读介质

用户分类模型生成方法、装置、设备和计算机可读介质

引用

作者：李靖恺 101116 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

本公开的实施例公开了用户分类模型生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取标注样本集和未标注用户行为特征向量集；对于标注样本集中的每个标注样本，从未标注用户行为特征向量集中，确定与标注... 详细信息

标准号: CN115098768A

本公开的实施例公开了用户分类模型生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取标注样本集和未标注用户行为特征向量集；对于标注样本集中的每个标注样本，从未标注用户行为特征向量集中，确定与标注样本的样本用户行为特征向量的相似度满足预设条件的至少一个未标注用户行为特征向量；将各个样本用户行为特征向量和所确定的各个未标注用户行为特征向量作为顶点，两个顶点的相似度作为连接两个顶点的边的权重，构建用户关系网络；将用户关系网络转化为图嵌入矩阵，以及利用图嵌入矩阵训练得到用户分类模型。该实施方式与人工智能有关，实现了提高模型分类精度。

关键词：标注用户行为特征向量样本行为特征向量样本用户用户分类用户关系相似度嵌入计算机可读介质矩阵人工智能电子设备矩阵训练模型分类模型生成网络转化预设条件向量集样本集构建权重网络

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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: CN109697628B

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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模型训练方法和装置、行为预测方法和装置、设备、介质

模型训练方法和装置、行为预测方法和装置、设备、介质

引用

作者：殷子墨 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14、15、16、37、41、44、45、46、54、58、59层

本申请实施例提供了一种模型训练方法和装置、行为预测方法和装置、设备、介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取样本用户的样本数据；样本数据包括样本基本信息和样本行为数据，样本数据包括历史行为、历史次数、历史时间；并... 详细信息

标准号: CN114912537A

本申请实施例提供了一种模型训练方法和装置、行为预测方法和装置、设备、介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取样本用户的样本数据；样本数据包括样本基本信息和样本行为数据，样本数据包括历史行为、历史次数、历史时间；并根据历史时间进行时段分类，得到至少两个预设时段；计算每一历史行为的历史占比；历史占比是在其中一个预设时段实施历史行为的历史次数与在所有预设时段实施历史行为的历史次数总和之间的比值；根据历史占比计算行为评估值；行为评估值用于评估样本用户的行为规律性；根据行为评估值从样本数据筛选出训练样本；根据训练样本进行模型训练，得到行为预测模型。本申请实施例能够提高模型的训练效率和准确率。

关键词：历史行为样本数据行为评估预设时段方法和装置模型训练行为预测训练样本样本用户样本人工智能技术基本信息行为数据训练效率准确率申请规律性筛选分类评估

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机器学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质

机器学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：李琦李浩然徐恪杨征胡少锋梁肖苗圆莉 100084 北京市海淀区双清路30号

本申请公开了一种机器学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质，属于机器学习领域。该方法包括：获取样本用户帐号对应的行为序列集，行为序列集包括样本用户帐号执行的按照时间排序的多个行为事件，样本用户帐号对应有标签；根据自... 详细信息

标准号: CN111598159A

本申请公开了一种机器学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质，属于机器学习领域。该方法包括：获取样本用户帐号对应的行为序列集，行为序列集包括样本用户帐号执行的按照时间排序的多个行为事件，样本用户帐号对应有标签；根据自定义的行为模式筛选条件从行为序列集中，提取样本用户帐号的行为模式集，行为模式集采用行为子序列集表示，行为子序列集是行为序列集的子集；从行为模式集中筛选出行为特征表示集，行为特征表示集包括样本用户帐号对应的普遍行为模式集和罕见行为模式集中的至少一种集合；将行为特征表示集和标签作为样本，对机器学习模型进行训练，得到训练后的机器学习模型。本申请提升了机器学习模型的训练效果。

关键词：行为模式样本用户机器学习模型行为序列行为特征子序列标签机器学习领域存储介质筛选条件时间排序特征表示行为事件训练效果自定义子集申请样本集合出行筛选

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一种预测离网方法、装置及存储介质

一种预测离网方法、装置及存储介质

引用

作者：张帆张屹宋春涛程新洲夏蕊高洁成晨李贝王云云王天翼 100033 北京市西城区金融大街21号

本申请提供一种预测离网方法、装置及存储介质，涉及通信技术领域，用于解决通用技术中预测离网对应的用户留存率较低的问题。该方法包括：将待预测用户在任意时段的用户行为信息输入预先训练好的状态预测模型，得到待预测用户在任意时... 详细信息

标准号: CN117097629A

本申请提供一种预测离网方法、装置及存储介质，涉及通信技术领域，用于解决通用技术中预测离网对应的用户留存率较低的问题。该方法包括：将待预测用户在任意时段的用户行为信息输入预先训练好的状态预测模型，得到待预测用户在任意时段的未来时段的状态特征信息。其中，状态预测模型是根据多个样本用户在第一历史时段的用户行为信息和多个样本用户在第二历史时段的状态特征信息训练得到的，第一历史时段在第二历史时段之前。然后，可以根据在未来时段的状态特征信息，确定待预测用户在目标时刻的离网概率。目标时刻为未来时段之后的任意时刻。

关键词：历史时段状态特征预测离网用户行为信息目标时刻样本用户状态预测通信技术领域存储介质通用技术信息训练概率申请

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一种预测逾期用户资源返还表现的方法、装置和电子设备

一种预测逾期用户资源返还表现的方法、装置和电子设备

引用

作者：吴恩慈 200062 上海市普陀区云岭东路89号10层1027室

本说明书实施例提供一种预测逾期用户资源返还表现的方法，通过特征分割和特征组合构建用于获取逾期特征的多种属性，按照构建的所述多种属性获取样本用户的逾期特征，通过对所述样本用户的逾期特征进行降维处理剔除所述逾期特征中的冗... 详细信息

标准号: CN111950600A

本说明书实施例提供一种预测逾期用户资源返还表现的方法，通过特征分割和特征组合构建用于获取逾期特征的多种属性，按照构建的所述多种属性获取样本用户的逾期特征，通过对所述样本用户的逾期特征进行降维处理剔除所述逾期特征中的冗余特征，使得对数据的分析和处理维度更容易接近理想数据的属性，也就更容易获取理想数据，因而，利用所述逾期特征中的剩余特征构建资源返还表现预测模型，并利用所述资源返还表现预测模型和待预测用户的逾期信息预测所述待预测用户的资源返还表现，便能够提升模型对反例用户进行预测的准确率。

关键词：构建预测理想数据样本用户预测模型表现处理维度降维处理冗余特征剩余特征属性获取特征分割特征组合信息预测用户资源准确率剔除分析

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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：从第一方获取样本用户的第一特征表示密文；确定样本用户的标签密文，并基于第二子神经网络，根... 详细信息

标准号: CN114186256B

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：从第一方获取样本用户的第一特征表示密文；确定样本用户的标签密文，并基于第二子神经网络，根据第一特征表示密文和标签密文，确定第二子神经网络中第二神经元的损失误差密文和梯度密文；控制第一方对第二神经元的梯度密文进行解密得到解密结果，并根据从第一方获取的解密结果更新第二神经元的网络参数；向第一方发送关联神经元的损失误差密文，由第一方对损失误差密文进行解密得到损失误差原文，并根据损失误差原文更新第一神经元的网络参数。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：密文神经元解密结果神经网络特征表示网络参数样本用户解密原文标签计算机技术领域人工智能领域神经网络模型存储介质数据隐私学习过程更新区块发送关联联合

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基于姿态的情感识别方法及装置

基于姿态的情感识别方法及装置

引用

作者：付心仪朱雅鑫徐迎庆 100084 北京市海淀区双清路30号清华大学

本发明实施例提供一种基于姿态的情感识别方法及装置，其中方法包括：获取待识别用户的视频；提取所述视频中待识别用户的骨骼点数据，并根据所述骨骼点数据获得待识别用户的姿态特征；将所述待识别用户的姿态特征输入至预先训练的情感... 详细信息

标准号: CN111414839B

本发明实施例提供一种基于姿态的情感识别方法及装置，其中方法包括：获取待识别用户的视频；提取所述视频中待识别用户的骨骼点数据，并根据所述骨骼点数据获得待识别用户的姿态特征；将所述待识别用户的姿态特征输入至预先训练的情感识别模型中，输出所述待识别用户的情感信息；其中，所述骨骼点数据为包括双耳和脚尖在内的全身多个关节点的三维坐标；所述情感识别模型以样本用户的姿态特征作为样本，以样本用户的情感信息作为样本标签训练而成。本发明实施例能够更广泛、更准确的体现用户的身体信息，另一方面增加了双耳与脚尖，细化了头部与脚的运动信息。

关键词：情感识别姿态特征点数据骨骼情感信息样本用户脚尖双耳样本视频标签训练三维坐标身体信息运动信息关节点细化输出

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