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[发明专利]一种基于机器学习的用户画像预测的方法及装置-CN202011460997.0有效
发明人：行康泽;余承乐;彭喜喜 -专利权人：加和（北京）信息科技有限公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06Q30/0251 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于机器学习的用户画像预测的方法。本申请方法包括：获取目标用户和第一用户在预设时间内的行动热点信息、地理位置信息以及时间信息，所述第一用户为已经拥有画像信息的用户；通过关联所述目标用户与所述第一用户的行动热点信息、地理位置信息以及时间信息确定所述目标用户的第一画像信息；利用最近邻方法计算所述目标用户的第二画像信息；将通过深度学习所述第一用户的部分标签信息预测出的结果确定为所述目标用户的第三画像信息；结合所述第一画像信息、所述第二画像信息以及所述第三画像信息确定所述目标用户的预测画像信息。这样从多维度获取用户画像信息基础数据，丰富可靠的数据源减少了用户画像预测结果不精准的情况。
一种基于机器学习用户画像预测方法装置

[发明专利]商业选址的方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201811191903.7有效
发明人： 余承乐;洪晶;陈宇 -专利权人：深圳市和讯华谷信息技术有限公司
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种商业选址的方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：计算机接收用户输入的在城市地图上圈选的一块区域；将上述城市划分为若干网格，提取设定时间内的画像的大数据，利用大数据对各个网格进行网格画像，引导用户输入网格画像的网格标签的权重值；利用数字图像处理技术将所述各网格画像转换成网格图片；以及利用图像相似度算法，找到所述用户圈选的一块区域与网格图片的近似度超过预设值的其他网格。该商业选址的方法、装置、计算机设备及存储介质，用户可根据不同行业的背景，自主选择特征以及特征的权重，将近似度较高的网格以图像的方式展示给用户，简单直观，提高了预测选址的效率和准确性。
商业选址方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种计算用户相似度的方法、系统及装置-CN202011280928.1在审
发明人： 余承乐;彭喜喜 -专利权人：加和（北京）信息科技有限公司
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了本申请实施例提供了一种计算用户相似度的方法、系统及装置，用于解决当用户的特征数据变量存在缺失时，造成计算用户之间的相似度不够精确的问题。本申请实施例方法包括：获取待测用户数据对；对所述待测用户数据对进行特征提取，获取所述待测用户数据对中每组待测用户数据的待测用户特征，所述待测用户特征包括待测用户最近一个月媒体APP所关联的网络IP信息、WiFi连接信息、APP使用时间和待测用户的设备信息；根据所述待测用户特征和预先训练好的相似度分类模型，计算所述待测用户数据对中的两组待测用户数据对应的用户之间的相似度。
一种计算用户相似方法系统装置

[发明专利]一种精准计算群体特征的方法及系统-CN202011282090.X在审
发明人： 余承乐;彭喜喜 -专利权人：加和（北京）信息科技有限公司
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本申请公开了一种精准计算群体特征的方法及系统。本申请方法包括：第一系统获取第一人群包的第一特征信息；所述第一系统根据所述第一特征信息确定所述第一人群包的至少一个标签信息，所述至少一个标签信息包括所述第一特征信息；所述第一系统将所述第一人群包的至少一个标签信息发送至第二系统，以使得所述第二系统将所述第一人群包的至少一个标签信息与数据库中的数据信息进行匹配，并且确定目标人群包的目标特征信息。通过计算目标人群包的相关特征数据挖掘可以作为业务分析的数据基础。
一种精准计算群体特征方法系统

[发明专利]基于深度学习的新闻个性化智能推荐方法与系统-CN201711168188.0有效
发明人： 余承乐;洪晶;陈宇 -专利权人：吉浦斯信息咨询（深圳）有限公司
申请日： 2017-11-21 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：一种基于深度学习的新闻个性化智能推荐方法与系统，方法包括：获取用户移动端互联网行为数据，并根据BP神经网络预测用户实时兴趣爱好标签；按照用户实时兴趣爱好标签向用户推荐主题与兴趣爱好标签相对应的新闻；获取用户阅读情况；根据用户阅读情况对用户实时兴趣标签进行修正，并进行下一次新闻推荐，从而能够根据用户实时兴趣爱好标签进行新闻推荐，使新用户也能较好的获取到感兴趣的新闻，同时能够根据用户的阅读情况及时对用户实时兴趣标签进行修正，在保证标签精确地同时，丰富了标签的种类，从而能够避免被推荐的新闻主题越来越少，兼顾推荐系统的收敛和发散，提升用户体验度。
基于深度学习新闻个性化智能推荐方法系统

[发明专利]精准定位用户休息时段活动区域的方法与装置-CN202010153297.0在审
发明人： 余承乐;洪晶;陈宇 -专利权人：深圳市和讯华谷信息技术有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： H04W4/021 文献下载
摘要：本发明提供了一种精准定位用户休息时段活动区域的方法及装置，所述方法包括，识别用户移动终端上生活服务类APP使用所产生的推送消息；若能识别到用户移动终端上生活服务类APP使用所产生的推送消息，则从推送消息中筛选出有效的位置信息，获取到用户休息时段活动区域；若不能识别到用户移动终端上生活服务类APP使用所产生的推送消息，则获取移动终端最近休息时段所连接或扫描到的WiFi信息及用户移动终端最近休息时段的GPS位置报点，获取WiFi热点的经纬度坐标、移动终端的经纬度坐标，通过预训练的活动区域预测模型，计算出用户休息时段活动区域。本发明通过不同方式获取用户休息时段活动区域，使得用户休息时段活动区域的定位获取更加精确。
精准定位用户休息时段活动区域方法装置

[发明专利]移动设备线下活动场景的识别方法和装置-CN201710829193.5有效
发明人： 余承乐;洪晶;陈宇 -专利权人：深圳市和讯华谷信息技术有限公司
申请日： 2017-09-14 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：一种移动设备线下活动场景的识别方法和识别装置，识别方法包括对初始坐标数据进行时间序列聚类优化，以获取优化后的坐标数据；利用ARIMA模型对所述优化后的坐标数据进行插补，补齐缺失的位置信息，以获取平稳时间序列的坐标数据；将所述平稳时间序列的坐标数据进行曲线拟合，以获得移动设备用户线下活动行为轨迹，使得能够构建准确的移动设备线下活动场景，进而更好地勾勒移动设备用户的线下特征画像，从而为企业提供更好的营销触达体验。
移动设备活动场景识别方法装置

[发明专利]基于产品特征的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910420677.3在审
发明人：罗伟东;余承乐;洪晶;陈宇 -专利权人：深圳市和讯华谷信息技术有限公司
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于产品特征的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取并分析待推荐产品的产品特征；获取曾使用所述待推荐产品用户的用户画像；获得每种类型模型的特征模型；以及获取被推荐用户的用户画像，根据被推荐用户的用户画像分别调用特征模型进行映射，以获得被推荐用户与各个特征模型的匹配度，根据匹配度确定向被推荐用户推荐具有相同产品特征的若干产品。该基于产品特征的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，其根据用户的喜好特征推荐产品，并将产品的特征权重作为参数，使用者可根据具体需求调整对各产品特征的不同关注程度，使得最终的推荐结果更加合理，实用性更强。
产品特征计算机设备存储介质特征模型画像匹配度产品用户特征权重需求调整用户推荐映射调用喜好分析

[发明专利]用于景区客流拥堵程度的预测方法、装置和系统-CN201810711677.4在审
发明人： 余承乐;洪晶;陈宇 -专利权人：深圳市和讯华谷信息技术有限公司
申请日： 2018-07-03 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种用于景区客流拥堵程度的预测方法、装置和系统，方法包括：获取景区地图，并对景区地图进行网格划分；实时获取景区内游客的位置信息，以获得每个网格的客流量；利用卷积神经网络算法通过景区网格历史客流数据训练网格客流拥堵程度模型,以对景区未来时段客流拥堵程度进行预测，能够根据景区地图和游客的位置信息对景区客流拥堵程度进行预测，从而解决了无法对客流拥堵程度进行预测的问题，基于拥堵程度预测，可以有效预防景区安全事故的发生，以及为游客提供个性化服务，提升游客的体验。
拥堵景区客流网格预测游客卷积神经网络个性化服务安全事故程度预测客流数据实时获取有效预防算法客流量

[发明专利]潜在客户评分方法、装置和系统-CN201810210708.8在审
发明人： 余承乐;洪晶;陈宇 -专利权人：深圳市和讯华谷信息技术有限公司
申请日： 2018-03-14 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：一种潜在客户评分方法、装置和系统，方法包括：获取用户当前交易数据，并对所述当前交易数据进行标准化处理以获取标准化数据；获取用户画像标签库，并根据所述标准化数据获取相应的用户画像全标签；根据所述标准化数据和所述用户画像全标签训练神经网络分类器，以在输入用户数据时能够通过分类器获取潜在客户的评分，从而通过用户当前交易数据和用户画像全标签训练神经网络分类器，进而准确分析用户的真实需求，做到真正的精准营销，获得用户的积极回应。
标准化数据交易数据潜在客户画像分类器全标签训练神经网络输入用户数据标准化处理精准营销标签库分析

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