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[发明专利]用于预测在线用户交互的机器学习方法和系统-CN201880056986.0有效
发明人： R·爱邱纳·阿戈斯特;A·R·芒提尼·道里维拉;D·雷诺帝 -专利权人：艾玛迪斯简易股份公司
申请日： 2018-09-05 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06Q30/0251 文献下载
摘要：一种计算机实现的方法，包括访问数据存储库以检索与内容投放事件相关的记录以及与用户交互事件相关的记录。从原始特征值计算丰富训练特征向量集合，并将其与交互事件标签一起使用以训练机器学习模型。处理器被配置为执行机器学习模型，并且接收与在线内容投放位相关的信息和与用户相关的信息。处理器基于所选择的用于在在线内容投放位内投放的内容项、与用户相关的信息以及与在线内容投放位相关的信息，计算丰富估计特征向量。处理器基于丰富估计特征向量执行机器学习模型，以确定用户与所选择的内容项交互的可能性的估计。
用于预测在线用户交互机器学习方法系统

[发明专利]使用机器学习的实时在线旅行者细分的方法和系统-CN201880056990.7有效
发明人： R·爱邱纳·阿戈斯特;A·勒利提尔;A·R·芒提尼·道里维拉;D·雷诺帝 -专利权人：艾玛迪斯简易股份公司
申请日： 2018-09-05 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：一种用于实时在线旅行者细分的计算机实现的方法包括访问至少一个离线数据存储库，该离线数据存储库包含多个可单独区分的旅行者的先前旅行预订的记录。对于从离线数据存储库中选择的记录的训练集中的每条记录，计算包括多个特征的对应值的特征向量。使用计算出的特征向量和与训练集中的记录对应的关联标签来训练机器学习分类器。处理器被配置为执行机器学习分类器，该机器学习分类器接收包括与在线上下文中的未识别用户对应的多个特征的值的特征向量。处理器执行机器学习分类器以确定未识别用户是预定旅行者类别的成员还是非成员的估计。
使用机器学习实时在线旅行者细分方法系统

[发明专利]用于网站人体工程学的强化学习-CN202110359006.8在审
发明人： T·德拉爱;D·雷诺帝 -专利权人：艾玛迪斯简易股份公司
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开涉及用于网站人体工程学的强化学习。提供一种用于动态建立和适配由网络服务器托管的搜索网站的计算机实现的系统，所述系统包括强化学习模块，其耦接到网络服务器并采用强化学习模型，通过生成待输出给网络服务器的动作来控制搜索网站的外观和/或功能，所述动作与控制作为搜索请求的结果获得的将由搜索网站显示的旅游推荐的有序列表中的各个元素的顺序和/或在搜索网站上布置网站控件相关，其中强化学习模块适合于接收强化学习奖励，其中强化学习奖励是由搜索网站基于搜索网站上的用户输入产生的，或者是由网站用户模拟器响应于强化学习模块基于用户模拟器提供的状态信息而产生的一个或多个动作产生的，所述奖励使强化学习模块适配强化学习模型，和网站用户模拟器，用于模拟搜索网站的用户的输入行为，并馈送给强化学习模块以训练强化学习模块。
用于网站人体工程学强化学习

[发明专利]自动化在线交易网络中的智能自适应竞价的方法和系统-CN201880056999.8在审
发明人： R·爱邱纳·阿戈斯特;A·R·芒提尼·道里维拉;D·雷诺帝 -专利权人：艾玛迪斯简易股份公司
申请日： 2018-09-05 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：一种计算机实现的方法包括经由数据通信网络从广告交易服务器接收包括竞价请求的消息，该竞价请求包括与可用广告位相关的站点信息和用户信息。对于生成的经排名的列表中的每个供应物，计算用户与供应物交互的概率的供应物级别估计。对于包括在经排名的列表中的供应物的组合，至少基于计算出的用户交互的概率的供应物级别估计、对应的供应物级别交互收入和积极性参数来计算广告级别竞价价格。竞价响应包括竞价定价的广告，该竞价定价的广告包括广告级别竞价价格和供应物的组合。用于预测在线用户的行为的机器学习模型能够基于在类似上下文中先前用户的聚合行为来自动确定用户与在线内容元素交互的概率的估计。
自动化在线交易网络中的智能自适应竞价方法系统

[发明专利]用于网络中的负荷分布的系统和方法-CN201380050167.2有效
发明人： N·拉塔耶;A·斯布拉吉亚;R·阿尔努-普罗斯特;E·布斯凯;D·雷诺帝 -专利权人：艾玛迪斯简易股份公司
申请日： 2013-09-26 - 公布日： 2018-09-11 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：计算机实现的预约方法和相应的系统被用于控制判定过程的执行，以当接收到计算询问时保持高效的数据访问。该方法包括将配置文件关联到计算机后端机，该配置文件包含驱动判定过程且至少根据统计指示符的当前值和统计指示符的目标值来计算的至少一个判定规则；周期性地获得统计指示符的已更新值；在检测到已更新值不同于目标值时，动态地更新配置文件，并实时地将重新计算的判定规则存储在配置文件中。
用于网络中的负荷分布系统方法