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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

272 篇 专利

馆藏范围

272 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

15 篇 重庆邮电大学
6 篇 平安科技有限公司
5 篇 阿里巴巴集团控股...
4 篇 北京京东世纪贸易...
3 篇 桂林电子科技大学
3 篇 中国联合网络通信...
3 篇 北京沃东天骏信息...
3 篇 南京大学
3 篇 中国平安财产保险...
3 篇 盛威时代科技集团...
3 篇 四川长虹电器股份...
3 篇 电子科技大学
3 篇 支付宝信息技术有...
3 篇 中国平安人寿保险...
3 篇 腾讯科技有限公司
3 篇 广西师范大学
2 篇 卓尔智联研究院有...
2 篇 国网电力科学研究...
2 篇 国家电网有限公司
2 篇 上海阿尔卡特网络...

作者

7 篇 王进
6 篇 孙开伟
5 篇 邓欣
4 篇 张劲涛
4 篇 刘彬
4 篇 闵子剑
4 篇 许景益
4 篇 张兴明
3 篇 熊斌
3 篇 王俊
3 篇 刘刚
3 篇 李涛
3 篇 陆炜
3 篇 陈乔松
3 篇 杨磊
3 篇 蔡天琪
2 篇 赵红旭
2 篇 孙毅
2 篇 赵一丁
2 篇 刘尚

语言

272 篇 中文

检索条件"主题词=用户历史数据"

共 272 条记录，以下是71-80 订阅

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详细简洁

排序：

一种社交行为融合的自注意力序列推荐方法

一种社交行为融合的自注意力序列推荐方法

引用

作者：彭甫镕任柯舟钱宇华谷波闫涛 030006 山西省太原市坞城路92号

本发明提供了一种社交行为融合的自注意力序列推荐方法，社会化推荐算法能很好的缓解用户历史数据稀疏问题，但一般的社会化推荐方法忽略了用户兴趣的动态变化，针对这一问题提出了一种社交行为融合的自注意力序列推荐方法、系统及装置... 详细信息

标准号: CN112950325B

本发明提供了一种社交行为融合的自注意力序列推荐方法，社会化推荐算法能很好的缓解用户历史数据稀疏问题，但一般的社会化推荐方法忽略了用户兴趣的动态变化，针对这一问题提出了一种社交行为融合的自注意力序列推荐方法、系统及装置。该方法首先构建用户的短期兴趣模型，然后利用注意力机制构建用户当前时刻的社交兴趣，最后结合上述短期兴趣和社交兴趣得到用户的最终兴趣向量，并根据该兴趣向量将匹配度最佳的物品推荐给用户。与已有方法相比，本发明方法能更加充分的利用社交信息进行更准确的推荐。

关键词：短期兴趣社交行为兴趣向量构建注意力用户历史数据系统及装置注意力机制动态变化社交信息用户兴趣融合匹配度算法稀疏缓解

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营收产品价格的处理方法、装置、计算机设备及存储介质

营收产品价格的处理方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：杨磊杨波 201199 上海市闵行区秀文路898号1幢501室

本申请涉及一种营收产品价格的处理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法通过获取共享物品的用户历史数据；用户历史数据包括用户标识；将用户历史数据输入至决策树森林模型进行预测，得到营收产品的多个价格和各价格所对应的被购... 详细信息

标准号: CN110992097B

本申请涉及一种营收产品价格的处理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法通过获取共享物品的用户历史数据；用户历史数据包括用户标识；将用户历史数据输入至决策树森林模型进行预测，得到营收产品的多个价格和各价格所对应的被购买概率；根据各价格和各价格所对应的被购买概率进行期望值的计算，根据计算得到的期望值确定营收产品的推荐价格；保存推荐价格、用户标识以及推荐价格与用户标识之间的对应关系至数据库中。实现了针对用户对共享物品的需求为用户提供营收产品的推荐价格，提升用户购买营收产品的转化率，解决向用户发放电子券存在购卡转化率较低的技术问题。

关键词：用户历史数据用户标识计算机设备期望值确定产品价格存储介质用户购买用户提供决策树共享概率购买数据库保存预测森林发放申请

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显示方法及电子设备

显示方法及电子设备

引用

作者：王双胡燕 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本申请提供一种显示方法及电子设备，应用于终端技术领域，帮助用户快速准确的获知所需要的信息。该方法包括：接收第一操作信息；显示第一界面；第一界面中显示的内容包括第一快捷服务信息；第一界面包括：锁屏界面、主界面、上一次锁... 详细信息

标准号: CN118118591A

本申请提供一种显示方法及电子设备，应用于终端技术领域，帮助用户快速准确的获知所需要的信息。该方法包括：接收第一操作信息；显示第一界面；第一界面中显示的内容包括第一快捷服务信息；第一界面包括：锁屏界面、主界面、上一次锁屏前显示的界面、负一屏界面中的至少一种；第一快捷服务信息根据第一信息刷新，该第一信息包括时间信息(时间戳信息)、地理位置信息、用户的使用习惯信息、用户历史数据、用户预设信息中的至少一项。

关键词：服务信息地理位置信息使用习惯信息用户历史数据时间戳信息操作信息电子设备时间信息锁屏界面信息刷新用户预设终端技术主界面次锁获知申请应用帮助

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一种基于物联网的人工智能控制系统及方法

一种基于物联网的人工智能控制系统及方法

引用

作者：刘恒熊斌赵红旭陈丹杨泽彪潘炎罗妙桦 511466 广东省广州市南沙区东涌镇骏马大道19号自编2栋1#301室

本发明涉及物联网技术领域，具体为一种基于物联网的人工智能控制系统及方法，所述系统包括数据预测调节模块，所述数据预测调节模块获取当前时间用户燃气表的运行状态，结合用户的燃气使用关联数组对应的指令偏差特征与相应的环境状态... 详细信息

标准号: CN116631399A

本发明涉及物联网技术领域，具体为一种基于物联网的人工智能控制系统及方法，所述系统包括数据预测调节模块，所述数据预测调节模块获取当前时间用户燃气表的运行状态，结合用户的燃气使用关联数组对应的指令偏差特征与相应的环境状态值之间的关系，预测当前时间用户燃气表的指令偏差特征，根据所得预测结果对当前时间用户燃气表接收的最近一次供气语音指令持续时长进行自适应调节。本发明结合用户历史数据分析用户对燃气的使用习惯情况，并考虑到监测时用户的实际状态，实现对用户发出的语音指令内容的自适应调节，降低了用户二次发出语音指令的概率，实现了对燃气表供气时长的有效管理。

关键词：燃气表时间用户语音指令自适应调节偏差特征数据预测供气人工智能控制系统指令用户历史数据物联网技术持续时长关联数组模块获取燃气使用实际状态使用习惯有效管理预测结果运行状态物联网时长燃气概率监测预测分析

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一种用户分类的筛选方法

一种用户分类的筛选方法

引用

作者：丁建伟郑雅琦李欣泽王泽珺黄静陈周国 610000 四川省成都市高新区创业路6号

本发明提供一种用户分类的筛选方法，包括用户历史数据的处理步骤和用户新增数据的处理步骤；用户历史数据的处理步骤包括：获取用户历史数据；根据预设的分类规则引擎对用户历史数据组成的样本集群按照关键进行分类得到多个样本类群；... 详细信息

标准号: CN113792202B

本发明提供一种用户分类的筛选方法，包括用户历史数据的处理步骤和用户新增数据的处理步骤；用户历史数据的处理步骤包括：获取用户历史数据；根据预设的分类规则引擎对用户历史数据组成的样本集群按照关键进行分类得到多个样本类群；用户新增数据的处理步骤包括：对每个样本类群的用户历史数据进行量化，得到每一个样本类群的类群特征信息，将每个样本类群的关键词和类群特征信息作为结构化数据；获取用户新增数据并提取用户新增数据的结构化数据，通过将用户新增数据的结构化数据与分类规则引擎中每一个样本类群的结构化数据进行匹配进行分类。本发明通过设置分类规则引擎有效合理地将全量用户进行分类，用户信息管理更加清晰高效，且使用方便。

关键词：用户历史数据结构化数据样本分类规则引擎类群特征分类用户信息管理用户分类样本集预设匹配量化筛选清晰

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产品信息智能推送方法、装置、电子设备和计算机介质

产品信息智能推送方法、装置、电子设备和计算机介质

引用

作者：李怀东 100020 北京市朝阳区景辉街31号院1号楼-6至57层101内53层、54层

本公开的实施例公开了产品信息智能推送方法、装置、电子设备和计算机介质。该方法的一具体实施方式包括：基于获取的至少一个用户历史数据，构建用户画像集；对去除后用户画像特征组集中的各个去除后用户画像特征组进行交运算处理，得... 详细信息

标准号: CN117593096B

本公开的实施例公开了产品信息智能推送方法、装置、电子设备和计算机介质。该方法的一具体实施方式包括：基于获取的至少一个用户历史数据，构建用户画像集；对去除后用户画像特征组集中的各个去除后用户画像特征组进行交运算处理，得到处理后用户画像特征集；将至少一个产品信息智能推送至处理后用户画像特征集对应的至少一个用户，得到推送后产品信息集；将过滤后产品推送信息列表中价值流动率大于预设价值流动率的至少一个过滤后产品推送信息确定为产品信息推送结果；将产品信息推送结果存储至服务端。该实施方式提高了产品信息智能推送的处理速度，减少了产品信息的成本浪费，提高了产品转化率，减少了因潜在的用户流失造成的用户资源浪费。

关键词：产品信息推送画像画像特征推送信息特征集智能去除过滤用户历史数据产品转化率计算机介质电子设备结果存储用户资源运算处理服务端潜在的构建流动预设

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基于张量分解进行上下文相关的位置推荐方法

基于张量分解进行上下文相关的位置推荐方法

引用

作者：朱晓妍郝日佩池浩田裴庆祺 710071 陕西省西安市太白南路2号

本发明公开了一种基于张量分解进行上下文相关的地点推荐方法，主要解决现有技术对地点推荐质量不佳的问题。其实现步骤为：1.利用待推荐城市所有用户的签到数据构建出三维的签到张量A和用户相似度矩阵B；2.使用高阶奇异值分解算法得到... 详细信息

标准号: CN105808680A

本发明公开了一种基于张量分解进行上下文相关的地点推荐方法，主要解决现有技术对地点推荐质量不佳的问题。其实现步骤为：1.利用待推荐城市所有用户的签到数据构建出三维的签到张量A和用户相似度矩阵B；2.使用高阶奇异值分解算法得到三维张量3.获取待推荐用户c的当前地点；4.根据三维张量对待推荐用户c进行地点推荐。本发明利用张量分解，减少了用户与推荐系统之间的通信量，并且结合时间上下文和用户历史数据，保证了数据稀疏场景下地点推荐结果的有效性和可靠性，可应用于基于位置的社交网络中的地点推荐服务。

关键词：三维矩阵用户历史数据分解奇异值分解上下文相关时间上下文用户相似度基于位置社交网络数据构建数据稀疏推荐服务推荐系统通信量高阶算法场景应用保证

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健康管理系统、方法、电子设备和计算机可读存储介质

健康管理系统、方法、电子设备和计算机可读存储介质

引用

作者：于川王凯 100000 北京市海淀区海淀大街3号1幢7层701室

本申请提供一种健康管理系统、方法、电子设备和计算机可读存储介质，涉及计算机领域。该健康管理系统包括：个性化分析模块、建议生成模块和建议优化模块；个性化分析模块用于构建用户画像；建议生成模块用于根据用户历史数据、用户需... 详细信息

标准号: CN117637134A

本申请提供一种健康管理系统、方法、电子设备和计算机可读存储介质，涉及计算机领域。该健康管理系统包括：个性化分析模块、建议生成模块和建议优化模块；个性化分析模块用于构建用户画像；建议生成模块用于根据用户历史数据、用户需求和用户画像，生成初步建议；建议优化模块用于基于大型语言模型优化初步建议，并生成优化建议；其中，优化建议用于提供给用户进行健康管理。使用本申请实施例提供的健康管理系统能够基于用户提供的数据，提供实时的、个性化的建议，并且可以整合分析用户饮食、运动以及健康数据，为用户提出个性化的、精确的健康管理建议。

关键词：健康管理系统个性化分析模块建议生成模块优化模块个性化画像计算机可读存储介质优化健康管理建议用户历史数据计算机领域电子设备健康管理健康数据用户提供用户需求语言模型构建整合申请饮食分析

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一种跨境电商知识图谱分析方法及系统

一种跨境电商知识图谱分析方法及系统

引用

作者：詹杰星陈正琪吴斌 510000 广东省广州市天河区珠江西路15号3603室3604室(仅限办公)

本发明公开了一种跨境电商知识图谱分析方法及系统，属于信息技术领域，其中方法包括：通过用户交互获取用户需求，并解析需求生成多个需求词条特征；采集多源跨境电商数据，构建多源数据集合；基于多源数据集合中的关键词特征构建初始... 详细信息

标准号: CN116739641B

本发明公开了一种跨境电商知识图谱分析方法及系统，属于信息技术领域，其中方法包括：通过用户交互获取用户需求，并解析需求生成多个需求词条特征；采集多源跨境电商数据，构建多源数据集合；基于多源数据集合中的关键词特征构建初始知识图谱；从用户历史数据中提取用户深度关联特征；基于需求词条特征、多源数据、用户深度关联特征等，对初始知识图谱进行约束优化，生成专用知识图谱；将用户需求输入该专用知识图谱，输出个性化的分析与推荐结果。本申请解决了现有技术中难以基于用户需求有效构建专用知识图谱和实现个性化分析的技术问题，达到了根据用户需求动态构建知识图谱和提供个性化分析结果的技术效果。

关键词：图谱用户需求多源数据专用知识个性化关联特征词条构建跨境集合信息技术领域用户历史数据关键词特征动态构建技术效果图谱分析用户交互有效构建多源解析分析采集输出申请优化

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一种联邦学习中数据污染的恶意节点检测方法

一种联邦学习中数据污染的恶意节点检测方法

引用

作者：凌捷刘梓涵罗玉蔡志森黎保生曾明瑛 510080 广东省广州市越秀区东风东路729号

本发明涉及联邦学习的安全技术领域，更具体地，涉及一种联邦学习中数据污染的恶意节点检测方法，本发明主要基于分析和对比各用户历史数据更新的差异性，为了更精确地衡量每个节点的贡献，将所有节点的历史更新变化纳入评估范围，更能... 详细信息

标准号: CN117688355A

本发明涉及联邦学习的安全技术领域，更具体地，涉及一种联邦学习中数据污染的恶意节点检测方法，本发明主要基于分析和对比各用户历史数据更新的差异性，为了更精确地衡量每个节点的贡献，将所有节点的历史更新变化纳入评估范围，更能真实反映在非独立数据分布下模型参数的更新和分布特性，首先对高维度参数进行降维处理，然后再针对各节点对全局模型的贡献情况进行评估，可以有效地筛选出存在异常更新行为的节点，这不仅提高了联邦学习的聚合效率，还有助于优化模型的准确度，并显著增强了系统的安全性，在k‑means聚类中使用余弦距离替代欧氏距离，通过多次迭代，该方法能更有效地识别并隔离潜在的恶意节点，从而增强系统的鲁棒性和安全性。

关键词：有效地更新安全技术领域恶意节点检测用户历史数据准确度多次迭代恶意节点分布特性降维处理聚合效率历史更新模型参数欧氏距离全局模型数据分布数据污染优化模型余弦距离差异性非独立鲁棒性潜在的评估高维聚类学习隔离筛选衡量替代分析

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