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[发明专利]一种数据处理方法及相关装置-CN202310729226.4在审
发明人：陈渤;汪宇豪;赵翔宇;郭慧丰;唐睿明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/9535 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，方法包括：获取提示prompt和第一特征表示；所述prompt为根据和推荐场景相关的信息得到；所述第一特征表示为对用户和物品的属性信息进行特征提取得到；根据所述prompt和第一特征表示的融合结果，通过推荐模型，预测所述用户对所述物品的操作信息；在所述操作信息满足预设条件时，向所述用户推荐所述物品。本申请将能够携带和推荐场景相关的信息的提示prompt作为推荐模型的输入，能够引导推荐模型在进行操作信息的预测时进行偏向于prompt指示的场景的特点来预测，进而在保证不增加推荐模型的规模的前提下，提高多推荐场景的预测精度。
一种数据处理方法相关装置

[发明专利]一种物品推荐方法及其相关设备-CN202310627670.5在审
发明人：颜番;陈渤;高璟桐;赵翔宇;郭慧丰;唐睿明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了一种物品推荐方法及其相关设备，可以使得用于实现物品推荐的神经网络模型得到灵活使用，提高神经网络模型的可用性。本申请的方法包括：先获取源域以及目标域，源域包含N个源域物品的信息，目标域包含M个目标域物品的信息。接着，可将源域输入至第一模型以通过第一模型对源域进行处理，进而在源域包含的N个源域物品的信息中，确定K个源域物品的信息。然后，可利用K个源域物品的信息以及目标域包含的M个目标域物品的信息，来构建新目标域。随后，可将新目标域输入至第二模型，以通过第二模型对新目标域进行处理，从而得到推荐结果。如此一来，可基于推荐结果从M个目标域物品中，确定可推荐给用户的物品。
一种物品推荐方法及其相关设备

[发明专利]一种数据处理方法及相关装置-CN202310359713.6在审
发明人：郭威;孟昶;张恒煜;郭慧丰;唐睿明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：一种信息数据处理方法，可以应用于人工智能的信息推荐领域，方法包括：获取第一特征表示和第二特征表示；第一特征表示为基于用户对物品的第一操作信息得到，第一操作信息指示用户对物品是否存在第一操作行为，第二特征表示为基于用户对物品的第二操作信息得到；第二操作信息指示用户对物品是否存在第二操作行为，第一操作行为为用户进行第二操作行为之前对物品进行的关联行为；获取第一特征表示中与第二特征表示相关的特征表示为第三特征表示，并预测用户对物品进行操作行为的第一预测结果。本申请利用求解上游行为中与下游行为的相关特征，显式建模了上游和下游行为的相关性，避免上游信息中的独立部分的有害信息迁移到下游，提升模型的精度。
一种数据处理方法相关装置

[发明专利]数据处理方法及装置-CN202310347445.6在审
发明人：郭威;刘卫文;郭慧丰;唐睿明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种数据处理方法和装置、计算机可读存储介质、芯片以及计算机程序产品。该方法包括：基于待处理数据的多个特征中每个特征的分布，确定多个特征中的领域特征；通过将多个特征对应的多个特征向量分别输入到动态网络，得到对应的多个转换表征，其中动态网络的动态网络参数基于领域特征得到；以及通过将多个转换特征输入到特征交互网络，得到网络输出。由此可见，本公开的实施例能够基于领域特征确定动态网络参数，并将动态网络输出的多个转换特征再输入到特征交互网络，这样能够在考虑与多个特征对应的多个域的共性和特性的情况下，再结合考虑不同域之间的特征交互，从而使得网络输出更加准确。
数据处理方法装置

[发明专利]一种推荐方法以及装置-CN202211635541.2在审
发明人：陈渤;朱晨旭;唐睿明;郭慧丰;张伟楠 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请提供一种推荐方法以及装置，用于对超网络进行训练，并从超网络中采集多个子网络来适配不同价值的用户，从而对不同价值的用户可以进行更针对性地推荐，提高计算资源利用率。该方法包括：首先，使用训练集训练超网络，得到训练后的超网络，该超网络可以用于输出用户的推荐信息，可以用于对用户进行推荐；随后从训练后的超网络中采集多个子网络，该多个子网络的结构不相同，或者说该多个子网络的复杂度不相同，该多个子网络用于输出对应的多个用户的推荐信息，推荐信息包括针对多个用户进行推荐的信息。
一种推荐方法以及装置

[发明专利]一种推荐方法以及装置-CN202211565705.9在审
发明人：郭威;孟昶;郭慧丰;唐睿明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请提供一种推荐方法以及装置，通过压缩交互图卷积网络挖掘高阶关系，得到解耦的高阶行为表征，使后续可以充分利用用户的行为信息，提高推荐准确度。该方法包括：首先，获取行为表征集合，行为表征集合包括用户的多种行为的表征；随后，将行为表征集合作为压缩交互图卷积网络的输入，输出多种表征数据，其中，压缩交互图卷积网络用于对用户的多种行为的表征进行编码得到多种高阶交互图，并从多种高阶交互图中筛选出每种行为对应的至少一种高阶交互图，通过每种行为对应的至少一种高阶交互图得到多种表征数据；通过多种表征数据获取推荐信息，推荐信息包括针对用户进行推荐的信息，如推荐音乐、推荐应用程序、推荐商品等。
一种推荐方法以及装置

[发明专利]评价方法、装置、非易失性存储介质及电子设备-CN202310041866.6在审
发明人：曹伯翰;李娟;郭慧丰 -专利权人：北京银行股份有限公司
申请日： 2023-01-11 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明公开了一种评价方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取目标对象的目标特征数据；使用预设概率预测模型对目标特征数据进行分析，确定目标对象的目标响应概率，其中，预设概率预测模型为预先使用多组训练数据训练出的，多组训练数据中的每组训练数据均包括：同一预设对象的预设特征数据和响应结果；使用预设等级规则确定目标响应概率对应的目标响应等级；使用预设调整规则确定目标特征数据符合的目标调整条件，和目标调整条件对应的目标调整方式；依据目标调整方式对目标响应等级进行调整，确定目标评价结果。本发明解决了评估效率低的技术问题。
评价方法装置非易失性存储介质电子设备

[发明专利]一种推荐方法及相关装置-CN202211032748.0在审
发明人：陈渤;李向阳;郭慧丰;唐睿明;董振华 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：一种推荐方法，可以应用于人工智能领域，包括：获取第一特征表示和第二特征表示；所述第一特征表示对应于目标用户的属性信息；所述第二特征表示对应于目标物品的属性信息；所述第一特征表示包括多个第一子特征表示，所述第二特征表示包括多个第二子特征表示；根据所述多个第一子特征表示和所述多个第二子特征表示，确定多个相似度；其中，每个所述相似度为一个所述第一子特征表示和一个所述第二子特征表示之间的相似度；将所述多个相似度进行融合，得到所述目标用户和所述目标之间的推荐信息。本申请通过显式的方法建模用户和物品之间的交互信息，在交互环节不需要增加额外参数，并且同时可以取得更好的预测效果。
一种推荐方法相关装置

[发明专利]一种量化方法、推荐方法以及装置-CN202211490535.2在审
发明人： 郭慧丰;李世伟;侯璐;章伟;唐睿明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供一种量化方法、推荐方法以及装置，用于基于自适应步长对全精度嵌入表征中每种特征进行量化，从而提高量化精度。该方法包括：首先，获取全精度嵌入表征，嵌入表征包括多种特征；确定多种特征中每种特征分别对应的自适应步长，该多种特征对应的步长可能相同也可能不相同；随后根据每种特征对应的自适应步长分别对多种特征进行量化，得到低精度嵌入表征，该低精度嵌入表征中的特征的精度低于全精度嵌入表征中特征的精度，从而降低保存或者传输该嵌入表征所需的存储空间。
一种量化方法推荐以及装置

[发明专利]用于推荐系统的图结构感知增量学习-CN202080103130.1在审
发明人：许艺师;张莹雪;郭慧丰;唐睿明;耿雁回 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供了一种用于训练推荐系统(recommender system，RS)的系统和方法。所述RS用于针对二分图做出推荐，所述二分图包括多个用户节点、多个项目节点和定义将所述用户节点中的至少一些连接到所述项目节点中的一些的边的观察图拓扑，所述RS包括由现有参数集配置的现有图神经网络(graph neural network，GNN)模型。所述方法包括：应用损失函数计算更新的GNN模型的更新参数集，所述更新的GNN模型是使用第一参数集作为初始化参数、用新图训练的，所述损失函数用于基于所述现有GNN模型针对现有图生成的节点嵌入来蒸馏知识，其中，所述新图包括在所述现有图中也包括的多个用户节点和多个项目节点；用所述更新的GNN模型替换所述RS的所述现有GNN模型。
用于推荐系统结构感知增量学习

[发明专利]一种模型训练方法、装置及电子设备-CN202211268024.6在审
发明人：陈渤;郭慧丰;唐睿明;董振华 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：一种模型训练方法，该方法可以应用于AI领域中的信息推荐方面。该方法包括：获取训练样本中的第一特征值，第一特征值为数字；通过n个不同的进制，对第一特征值进行编码，以得到n个编码序列，n≥1，其中，进制和编码序列一一对应；根据n个编码序列，确定第一特征值的向量表示，根据向量表示，对用于进行推荐任务的神经网络模型进行训练。这样，通过利用进制对连续特征的特征值进行编码，即完成对连续特征的向量表达。同时，由于通过进制对连续特征进行处理，可以使得连续特征的特征值的编码更加符合自然规律，从而可以更好的体现出连续特征的语义，以及保持连续特征独有的“连续且有差异”的特征，进而可以提升后续模型训练的准确度。
一种模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种数据处理方法及相关装置-CN202211214436.1在审
发明人：郭威;张恒煜;郭慧丰;唐睿明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06N5/04 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，方法包括：获取用户的第一日志数据以及第二日志数据；所述第一日志数据包括第一物品的第一属性信息，所述第二日志数据包括第二物品的第二属性信息；所述第一日志数据的发生时间早于所述第二日志数据；通过第一编码器处理所述第一属性信息对应的第一嵌入，得到第一特征表示；通过第二编码器处理所述第二属性信息对应的第二嵌入，得到第二特征表示；所述第一特征表示和所述第二嵌入之间的差异、以及所述第二特征表示和所述第一嵌入之间的差异用于构建损失；根据所述损失更新所述第一编码器以及所述第二编码器。本申请可以提高模型的预测精度。
一种数据处理方法相关装置

[发明专利]一种嵌入表征的处理方法以及相关设备-CN202110184037.4有效
发明人： 郭慧丰;郑启明;高勇;何秀强;陈全 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-02-10 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种嵌入表征的处理方法以及相关设备，可以应用于对人工智能领域中的神经网络进行训练的场景中，方法应用于嵌入表征的处理系统，所述嵌入表征的处理系统包括管理装置、第一处理器的存储设备和第二处理器的存储设备，方法包括：管理装置获取第一处理器发送的携带有第一特征的目标请求，根据第一嵌入表征的存储地址，获取第一嵌入表征，向第一处理器发送第一嵌入表征，第一嵌入表征用于供第一处理器对神经网络执行训练操作，第一处理器的存储设备和第二处理器的存储设备用于存储不同的嵌入表征，可以同时利用第一处理器和第二处理器来完成嵌入表征的读取操作，以缩短整个训练过程中读取嵌入表征的时间。
一种嵌入表征处理方法以及相关设备

[发明专利]一种项目推荐方法及其相关设备-CN202210705920.8在审
发明人：郭威;袁恩铭;郭慧丰;唐睿明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了一种项目推荐方法及其相关设备，其使用的神经网络模型所输出的项目推荐结果，能够具备较高的准确度，有利于优化用户体验。本申请的方法方法通过目标模型实现，本申请的方法包括：获取N个第一信息，第i个第一信息用于指示第i个第一项目以及第i个行为，第i个行为是用户针对第i个项目的行为，用户的N个行为与M个类别对应，i＝1，...，N，N≥M，M＞1；基于多头自注意力机制对N个第一信息进行处理，得到N个第二信息；基于N个第二信息，获取项目推荐结果，项目推荐结果用于在K个第二项目中确定推荐给用户的目标项目，K≥1。
一种项目推荐方法及其相关设备

[发明专利]一种操作预测方法及相关装置-CN202210759871.6在审
发明人：王奕超;郭慧丰;董振华;唐睿明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：一种操作预测方法，可以应用于人工智能领域，方法包括：分别通过第一特征提取网络和第二特征提取网络，得到用户和物品的属性信息的第一嵌入表示和第二嵌入表示，第一嵌入表示为与推荐场景信息无关的特征，第二嵌入表示为与目标推荐场景相关的特征；第一嵌入表示和第二嵌入表示用于融合得到融合后的嵌入表示，根据融合后的嵌入表示，预测用户对物品的目标操作信息。本申请得到的融合后的特征可以表示出每个场景有用户特有的行为特性，也可以表示出不同场景之间用户特有的行为特性，提高了后续进行操作信息预测的预测精度。
一种操作预测方法相关装置

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