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[发明专利]基于多任务模型的数据处理方法以及装置-CN202310645170.4在审
发明人：郭晓波;李有儒;陶学文;马琼旭;哈明鸣 -专利权人：浙江网商银行股份有限公司
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本说明书实施例提供基于多任务模型的数据处理方法以及装置，其中所述方法包括：获取推荐任务的用户数据并输入至多任务模型；通过多任务模型的特征提取层获取用户数据对应的共享特征，其中，共享特征包括至少两个推荐维度分别对应的维度关注信息；通过多任务模型的特征融合层获取至少两个推荐维度分别对应的初始任务特征，并将至少两个推荐维度分别对应的初始任务特征与共享特征进行融合处理，获得至少两个推荐维度分别对应的目标任务特征；根据至少两个推荐维度分别对应的目标任务特征生成推荐数据，并作为推荐任务对应的任务执行结果。实现了针对不同任务提取独有的任务特征，进一步提高多任务模型的预测准确度。
基于任务模型数据处理方法以及装置

[发明专利]序列推荐模型的训练方法及装置-CN202211284644.9在审
发明人：林文芳;马琼旭;程红伟;赵云安;郭晓波 -专利权人：浙江网商银行股份有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本说明书实施例提供序列推荐模型的训练方法及装置，其中所述序列推荐模型的训练方法包括：获取关联对象推荐业务的历史行为序列，根据历史行为序列中包含的历史对象生成原始兴趣表征；根据每个历史对象在至少一个维度中的注意力影响参数，计算每个历史对象与基准偏好对象之间的对象相似度；基于对象相似度在历史行为序列中确定目标历史对象，并根据目标历史对象生成反事实兴趣表征；根据原始兴趣表征、基准偏好对象对应的基准偏好表征、反事实兴趣表征生成优化参数对，并根据优化参数对训练关联对象推荐业务的序列推荐模型。通过本说明书提供的序列推荐模型，能够基于对行为序列稀疏用户进行准确地用户兴趣预测，挖掘用户兴趣，提高用户使用体验。
序列推荐模型训练方法装置

[发明专利]用户表征模型的训练方法、用户表征方法及装置-CN202211158675.X在审
发明人：陶学文;李少帅;王斌锋;刘爽;刘小雷;马琼旭 -专利权人：浙江网商银行股份有限公司
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本说明书实施例提供用户表征模型的训练方法、用户表征方法及装置，其中所述用户表征模型的训练方法包括：获取多个用户的样本行为序列，其中，任一用户的样本行为序列包括该用户在不同时间的行为描述信息；根据述用户的样本行为序列，利用预设机器学习网络，获得各所述用户在不同时间的用户表征，并计算同一用户在不同时间的用户表征间的第一相似度、以及不同用户的用户表征间的第二相似度；基于第一相似度和第二相似度，对预设机器学习网络进行训练，直至达到训练停止条件，获得用户表征模型。通过该种方式训练得到的用户表征模型效果更好，确定的用户表征能够更加准确合理地表征用户属性。
用户表征模型训练方法装置

[发明专利]基于图神经网络的节点处理方法以及装置-CN202210975000.8在审
发明人：李子饶;赵云安;郭晓波;高艳涛;马琼旭;路思尧 -专利权人：浙江网商银行股份有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本说明书实施例提供基于图神经网络的节点处理方法以及装置，其中所述方法包括：将目标异构图输入图神经网络，在所述图神经网络中确定所述目标异构图的初始节点、所述初始节点对应的至少两个关联节点、以及所述初始节点和所述至少两个关联节点之间的至少两个连接边；确定所述初始节点的初始节点信息、所述至少两个关联节点的关联节点信息、以及所述至少两个连接边的边信息；根据预设聚合算法，对所述至少两个关联节点的关联节点信息进行聚合，得到聚合节点信息，以及对所述至少两个连接边的边信息进行聚合，得到聚合边信息；根据所述聚合节点信息和所述聚合边信息，对所述初始节点信息进行更新，得到所述初始节点的目标节点信息。
基于神经网络节点处理方法以及装置

[发明专利]项目推荐方法及装置-CN202111535454.5在审
发明人：徐武将;李少帅;马琼旭;梁倩乔;赵云安;郭晓波;郭胜;韩冰 -专利权人：浙江网商银行股份有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本说明书实施例提供项目推荐方法及装置，其中，所述项目推荐方法包括确定目标用户、待推荐至所述目标用户的不同域的初始项目；基于所述目标用户、与目标用户存在资源关系的第一关联用户、与所述目标用户存在社会关系的第二关联用户构建关系特征图，其中，所述第一关联用户和/或所述第二关联用户、与所述目标用户属于同域或者不同域；基于所述关系特征图、同构图以及异构图确定所述目标用户的目标用户特征以及所述初始项目的目标项目特征；基于所述目标用户的目标用户特征以及所述初始项目的目标项目特征，从所述初始项目中确定所述目标用户的目标项目。
项目推荐方法装置

[发明专利]多任务模型的特征提取方法及装置-CN202111331891.5在审
发明人：周泳宇;马琼旭;李少帅;孟令勋;徐武将;赵云安;郭晓波;郭乃诚 -专利权人：浙江网商银行股份有限公司
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了多任务模型的特征提取方法及装置，其中，一种多任务模型的特征提取方法包括：获取多任务模型的前一共享层的输出特征；将所述输出特征输入后一共享层进行注意力特征提取，获得共享注意力特征；将所述共享注意力特征与各任务的前一子提取层的输出特征，输入对应任务的后一子提取层进行任务特征提取，输出目标特征。
任务模型特征提取方法装置

[发明专利]数据处理方法及装置-CN202111089340.2在审
发明人：郭乃诚;刘小雷;李少帅;马琼旭;赵云安;郭晓波 -专利权人：浙江网商银行股份有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本说明书提供数据处理方法及装置，其中所述数据处理方法包括：基于获取的用户的用户行为数据构建用户行为图，并将所述用户行为图中的特征数据映射至目标数据空间；获取所述目标数据空间中的特征数据，并通过注意力机制对所述特征数据进行聚合，获得目标特征数据；将所述目标特征数据输入至目标检测对象，获得所述用户的偏好数据。所述方法将基于用户行为数据构建的用户行为图中的特征数据映射至目标数据空间，并通过注意力机制对目标数据空间中的特征数据进行聚合获得目标特征数据，有效的获取到用户行为数据中所包含的层次信息，并将目标特征数据输入至目标检测对象进行检测，从而提高了检测出的用户的偏好数据的准确度。
数据处理方法装置

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