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[发明专利]用户的行为预测方法、装置和机器学习模型的训练方法-CN202310780389.5在审
发明人：王冬月;李征;于涛;丁卓冶;徐夙龙;赵夕炜;张骁;徐君;石腾;戴孙浩 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司;中国人民大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本公开涉及一种用户的行为预测方法、装置和机器学习模型的训练方法，涉及计算机技术领域。该预测方法，包括：根据当前物品的物品特征信息，提取当前物品的第一表示信息，第一表示信息用于表示物品的新颖程度；根据当前物品的第一表示信息和用户的历史选择物品的第一表示信息，评估当前物品对于用户的新颖程度；根据当前物品对于用户的新颖程度，预测用户是否会选择当前物品。本公开的技术方案能够提高用户行为的预测结果准确率。
用户行为预测方法装置机器学习模型训练

[发明专利]一种基于双目RGB图像的3D点云稠密化方法和装置-CN202010449147.4有效
发明人：林春雨;宋绪杰;戴孙浩;詹书涛 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于双目RGB图像的3D点云稠密化方法和装置。所述方法包括：步骤1，由双目RGB图像生成深度图像；根据所述深度图像的深度信息，估计所述深度图像的每个像素点在LiDAR坐标系下的大致三维坐标点；步骤2，使用循环RANSAC算法进行点云的地面分割，并提取非地面点云；步骤3，将提取的所述非地面点云插入KDTree，根据所述每个像素点在LiDAR坐标系下的大致三维坐标点，在KDTree中搜索预定数量的近邻点，利用所述近邻点进行曲面重建；步骤4，根据曲面重建结果和LiDAR与相机的标定参数，由计算几何方法导出所述大致三维坐标点的精确坐标点，并将所述精确坐标点与原始LiDAR点云进行融合，得到稠密化点云。
一种基于双目 rgb 图像稠密方法装置

[发明专利]一种数据处理方法及相关装置-CN202310229317.1在审
发明人：戴全宇;戴孙浩;邵宁录;朱杰明;徐君;张骁;董振华 -专利权人：华为技术有限公司;中国人民大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F16/635 文献下载
摘要：一种数据处理方法，可以应用于人工智能领域，包括：获取第一序列信息；第一序列信息包括用户发生过交互的多个对象的信息；用户与多个对象中的第二对象之间的交互方式为被动交互；根据第一神经网络，处理第一序列信息，得到用户对第二对象进行交互时的注意力预测值；根据用户的信息以及第二对象的信息，通过推荐模型，得到用户与第二对象对应的推荐信息；根据推荐信息和注意力预测值确定第一损失，其中，注意力预测值在确定第一损失时融合至与第二对象对应的损失项。本申请将预测到的用户注意力与下游推荐任务的损失函数中被动交互样本对应的损失项进行融合(例如加权，从而减少被动交互产生的样本的噪声影响。
一种数据处理方法相关装置

[发明专利]一种基于奖励修正的去除注意力偏差的流式音乐推荐方法-CN202210949277.3在审
发明人：徐君;张骁;戴孙浩;董振华;戴全宇;文继荣 -专利权人：中国人民大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F16/68 文献下载
摘要：本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于奖励修正的去除注意力偏差的流式音乐推荐方法。方法的核心包含三个模块：奖励修正模型、注意力预测模块、相关性预测模块。奖励修正模块通过重要性采样的方法，结合预测的用户注意力和相关性来获得修正后无偏的奖励；注意力预测模块建模了用户对每一首歌的注意力的概率；相关性预测模块用来预测用户对每一首候选歌曲的偏好，并基于修正后的奖励进行参数更新。本发明以此来消除用户反馈中的注意力偏差获得无偏的奖励并提升模型预测的准确性。
一种基于奖励修正去除注意力偏差音乐推荐方法