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[发明专利]信贷风控模型的监控方法、装置、设备及存储介质-CN202310651930.2在审
发明人： 徐世界;刘昊骋;王天祺;徐靖宇;田建 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：本公开提供了信贷风控模型的监控方法、装置、设备及存储介质，涉及大数据领域，尤其涉及信贷风控技术领域。具体实现方案为：获取第一信贷风控模型针对多个数据集中第一目标用户的风险评分和第一目标用户的逾期结果，风险评分表征所述第一目标用户为逾期用户的风险程度；将风险评分划分为多个评分区间，并确定不同数据集中处于任一评分区间的第一目标用户的数量占比和/或逾期率；针对任一评分区间，确定不同数据集的第一目标用户的数量占比之间的第一差值比例和/或逾期率之间的第二差值比例；基于第一差值比例和/或第二差值比例确定第一信贷风控模型的第一稳定性指标。能够提升对信贷风控模型的稳定性进行评估时的准确性。
信贷模型监控方法装置设备存储介质

[发明专利]排序模型的训练方法、排序方法、装置、电子设备及介质-CN202211058818.X有效
发明人：徐靖宇;刘昊骋;徐世界;王天祺 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开提供了一种排序模型的训练方法、排序方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及机器学习技术、信息推荐技术领域。具体实现方案为：响应于检测到数据获取指令，利用数据接口从数据源获取样本数据集合和原始标签集合，其中，样本数据集合是目标应用场景的样本数据集合，目标应用场景表征关注各个样本数据彼此之间的相对排序关系的应用场景；根据与标签类型对应的标签处理策略，处理样本数据集合的原始标签值集合，得到样本数据集合的目标标签值集合；将样本数据集合划分为至少一个样本数据组；根据至少一个样本数据组和至少一个样本数据组的目标标签值集合训练排序模型，得到目标排序模型。
排序模型训练方法装置电子设备介质

[发明专利]一种信息推送方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310239523.0在审
发明人：徐靖宇;刘昊骋;徐世界;王天祺 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q30/0207 文献下载
摘要：本公开提供了一种信息推送方法、装置、电子设备和存储介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：获得多个用户的用户特征；基于用户的用户特征，获得用户对各种类的优惠信息的预测转化率和预测转化金额；基于所获得的用户的预测转化率和预测转化金额，从各种类的优惠信息中，为用户配置使得用户的总预期转化率最高的待推送优惠信息；根据为用户配置的待推送优惠信息，向用户推送优惠信。应用本公开实施例提供的方案可以提高为多个用户配置信息的效率，提高信息推送的效率。
一种信息推送方法装置电子设备存储介质

[发明专利]兴趣度预测及模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310250607.4在审
发明人：王天祺;刘昊骋;徐靖宇;徐世界;田建 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本公开提供了一种兴趣度预测及模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及大数据、智能搜索、机器学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：基于预先构建的异构图，获取目标用户的特征信息和所述目标用户的关联特征信息；所述异构图是基于用户信息节点与查询语句类别节点两种类型的节点构建而成；基于所述目标用户的特征信息和所述目标用户的关联特征信息，采用预先训练的指定领域的兴趣度预测模型，预测所述目标用户对所述指定领域的信息的兴趣度。本公开的技术，能够有效地提高兴趣度预测的准确性。
兴趣预测模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种数据存储、数据查询方法、装置、电子设备及介质-CN202310228228.5在审
发明人：王天祺;刘昊骋;徐世界;徐靖宇;田建 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据存储、数据查询方法、装置、电子设备及介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及数据挖掘、数据处理等大数据技术领域。具体实现方案为：确定图数据中记录的对象所属的对象分组；基于存在对象关系的对象所属的对象分组，确定所述图数据中记录的对象关系所属的关系分组；在关系型数据库中存储所得对象分组和关系分组。应用本公开实施例提供的数据存储方法进行数据存储时，可以节省存储资源的消耗量。
一种数据存储查询方法装置电子设备介质

[发明专利]信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310205008.0在审
发明人：徐靖宇;刘昊骋;徐世界;王天祺 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了一种信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习中的深度神经网络领域，以及数据分析和数据建模技术领域，可以应用在营销场景中。具体实现方案为：获取用户终端在预设时间段内的应用列表；其中，所述应用列表包括用户终端安装和/或卸载的应用；根据所述应用列表，确定所述用户终端的信息转化概率；其中，所述信息转化概率用于表示用户通过用户终端接受推荐的信息的概率；根据所述信息转化概率，向所述用户终端发送预设的推荐信息。实现对用户长短期兴趣的捕捉，提高信息推荐的精度。
信息推荐方法装置电子设备存储介质

[发明专利]对象分类模式的确定方法、对象分类方法、装置和设备-CN202210776197.2有效
发明人： 徐世界;王天祺;刘昊骋;徐靖宇;田建 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本公开提供了一种对象分类模式的确定方法、对象分类方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能领域，具体为机器学习、大数据、金融等技术领域。对象分类模式的确定方法包括：基于初始条件信息和多个对象的历史特征数据，将多个对象进行分类，得到多个候选类别；基于多个候选类别的对象风险概率，从多个候选类别中确定目标类别；从初始条件信息中，确定与目标类别相关联的目标条件信息；基于目标条件信息，确定对象分类模式。
对象分类模式确定方法装置设备

[发明专利]模型的训练方法、装置、电子设备和介质-CN202310159142.1在审
发明人：刘昊骋;陈才;徐世界 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06N3/096 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型的训练方法、装置、电子设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。实现方案为：获取预训练模型，其中，预训练模型是基于第一样本数据集中的第一样本用户数据训练得到的；获取第二样本数据集，并计算第一样本数据集和第二样本数据集对应的群体稳定性指标；基于第一样本数据集的群体稳定性指标与预设阈值的比较结果以及第二样本数据集的群体稳定性指标与预设阈值的比较结果，确定第二样本用户数据的分布与第一样本用户数据的分布是否一致；以及响应于确定第二样本用户数据的分布与第一样本用户数据的分布一致，基于第二样本用户数据对预训练模型进行增量训练，以生成与第二样本数据集适配的目标模型。
模型训练方法装置电子设备介质

[发明专利]特征筛选方法、装置及电子设备-CN202310083022.8在审
发明人：徐靖宇;刘昊骋;徐世界;王天祺 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V30/18 文献下载
摘要：本公开提供了特征筛选方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、智能搜索、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取参考样本集合以及对应的至少一个打乱样本集合；打乱样本集合为对参考样本集合中标签进行打乱处理后得到的；将参考样本集合以及至少一个打乱样本集合分别输入特征重要度模型进行训练，并获取训练得到的多个模型输出的参考特征重要度序列以及至少一个打乱特征重要度序列；进而对参考样本集合中样本特征序列的多个维度的特征进行筛选处理，获取至少一个维度的有效特征，从而能够结合参考样本集合以及数量较少的打乱样本集合，对样本特征序列中多个维度的特征进行筛选处理，减少计算量，且提高筛选效率。
特征筛选方法装置电子设备

[发明专利]一种产品推荐方法、装置及电子设备-CN202211378276.4在审
发明人： 徐世界;刘昊骋;王天祺;徐靖宇;田建 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了一种产品推荐方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域领域，尤其涉及机器学习、智能推荐等技术领域。具体实现方案为：确定拥有第一产品且未拥有第二产品的候选推荐用户；将候选推荐用户的用户特征输入至产品推荐模型，得到产品推荐模型输出的各候选推荐用户对第二产品的感兴趣程度，产品推荐模型是预先通过样本用户的用户特征训练得到的，样本用户包括在历史时间窗口内拥有第一产品且未拥有第二产品的负样本用户，以及在历史时间窗口内拥有第一产品和第二产品的正样本用户；根据感兴趣程度，从候选推荐用户中确定目标推荐用户；向目标推荐用户推荐第二产品。从而，使得目标推荐用户获得合理的产品推荐，提高了用户体验。
一种产品推荐方法装置电子设备

[发明专利]基于深度图半监督学习的金融信用评估方法-CN202111048605.4在审
发明人：邱韵;徐小龙;邬晶;李少远;徐世界 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度图半监督学习的金融信用评估方法。这里的“深度”并非指深度学习当中网络结构的深层性，而是指在图信息挖掘层面上的深层性，对于金融特征数据所构建的图，进行了两层信息挖掘：首先是用深度图嵌入的方法进行了图结构信息的挖掘，接着再用图卷积神经网络对于图节点的邻域信息进行了聚合。与传统的图半监督学习方法相比，本发明所提出的方法有效缓解了标签稀缺条件下信息量稀疏的问题，在图信息的挖掘当中具有深层性，故称为深度图半监督学习。本发明所提出的基于深度图半监督学习的方法提升了标签稀缺条件下金融信用评估的准确性，同时也加快了模型训练速度，从而实现对于标签稀缺的金融数据高效、准确的信用评估。
基于深度监督学习金融信用评估方法

[发明专利]基于知识图谱属性混合的个性化推荐方法-CN202111048700.4在审
发明人：程明杰;徐小龙;邬晶;李少远;徐世界 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱属性混合的个性化推荐方法。本发明提供了一种基于知识图谱属性混合的个性化推荐方法，在获取用户物品二分图后，引入知识图谱，利用知识图谱提供的物品属性对用户与物品之间的交互进行深层次的挖掘，探究不同属性对用户的影响，再通过图卷积网络将用户、物品、属性融合得到用户物品最终的表示向量。本发明一方面可以挖掘出用户与不同物品交互之间的程度和原因上的差异，另一方面可以探究到用户对不同属性的偏好，对推荐结果具有可解释性。
基于知识图谱属性混合个性化推荐方法

[发明专利]基于贡献值等级的少数类样本自步合成算法-CN202111048716.5在审
发明人：何莎;徐小龙;邬晶;李少远;徐世界 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于贡献值等级的少数类样本自步合成算法，本发明提出贡献值的概念用于衡量少数类样本对分类模型准确性做出的贡献的大小，进一步识别噪声点。与现有的识别噪声点的技术相比，本次发明所提出的算法能够更加准确识别出噪声点并将其剔除；本发明提出了通过引入一个自步系数，在每一步迭代中，更新影响不同贡献程度的样本所生成的样本数量的权重系数，使合成样本的顺序从简单保守到复杂高效，有序的合成更多的具有重要分类信息的样本。
基于贡献等级少数样本合成算法

[发明专利]一种产品推荐方法、装置及电子设备-CN202211379000.8在审
发明人： 徐世界;刘昊骋;王天祺;徐靖宇;田建 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了一种产品推荐方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域，尤其涉及机器学习、智能推荐等技术领域。具体实现方案为：确定目标推荐用户；将目标推荐用户的用户特征输入至产品推荐模型，得到产品推荐模型输出的目标推荐用户对各候选推荐产品的感兴趣程度，产品推荐模型是预先通过样本数据训练得到的，样本数据包括样本用户的用户特征、候选推荐产品中样本用户拥有的正样本产品，和与正样本产品类别相同且样本用户未拥有的负样本产品；根据感兴趣程度，从候选推荐产品中确定目标推荐产品；向目标推荐用户推荐目标推荐产品。从而，使得目标推荐用户获得合理的产品推荐，提高了用户体验。
一种产品推荐方法装置电子设备

[发明专利]特征集确定方法、装置及电子设备-CN202211122890.4在审
发明人：王天祺;刘昊骋;徐世界;徐靖宇;田建 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种特征集确定方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，具体涉及机器学习、数据挖掘技术领域，可应用于金融风控、智能零售等场景。具体实现方案为：获取第一对象在目标场景下的训练数据；基于训练数据，构建目标决策树，目标决策树中一个节点对应所述目标场景下的一个对象特征；获取目标决策树中从根节点至非根节点的路径下的对象特征，得到N个特征集，一个特征集包括从根节点至一个非根节点的路径下的各对象特征；基于训练数据，确定N个特征集的权重信息；基于权重信息，从N个特征集中确定目标特征集，目标特征集用于基于第二对象在目标场景下的数据对第二对象进行分类。
征集确定方法装置电子设备

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