专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种跨媒介个性推荐方法和系统-CN201610681199.8有效
  • 曹欢欢 - 北京字节跳动科技有限公司
  • 2016-08-17 - 2020-07-10 - H04L29/08
  • 本发明公开了一种跨媒介个性推荐方法和系统,该系统包括:安装在智能移动设备上的个性推荐客户端、个性推荐服务器、跨媒介推荐服务器和待切换媒介设备;个性推荐服务器用于根据用户ID提供个性推荐内容;跨媒介推荐服务器用于在接收到个性推荐请求方发出的个性推荐请求后,通过用户ID请求个性推荐服务器获取个性推荐内容,对获取到的个性推荐内容进行适配,以使适配后的个性推荐内容与待切换媒介设备相匹配,并将适配后的个性推荐内容发送至待切换媒介设备;待切换媒介设备用于展示适配后的个性推荐内容该方法和系统能够在用户切换媒介形态时向用户提供连贯的个性体验。
  • 一种媒介个性化推荐方法系统
  • [发明专利]基于大数据的证券资讯个性服务系统-CN201710720998.6在审
  • 李松松 - 安徽简道科技有限公司
  • 2017-08-22 - 2017-12-19 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种基于大数据的证券资讯个性服务系统,包括大数据处理系统,所述大数据处理系统连接有统计分析模块、个性理财产品推荐模块、个性资讯推荐模块和个性股票池推荐模块,所述统计分析模块通过数据预处理模块连接有数据库,所述个性理财产品推荐模块、个性资讯推荐模块和个性股票池推荐模块通过算法接口模块连接有集成学习模块、推荐算法模块、机器学习算法模块和文本分析模块。经过大数据处理系统的处理,通过个性理财产品推荐模块、个性资讯推荐模块和个性股票池推荐模块向用户推送个性理财产品、个性资讯和个性股票池,从而避免盲目推送,具有针对性,提高推送质量。
  • 基于数据证券资讯个性化服务系统
  • [发明专利]一种用于生成个性推荐的网络服务方法及其系统-CN201110243897.7在审
  • 吴晓明 - 苏州工业园区辰烁软件科技有限公司
  • 2011-08-24 - 2013-03-06 - H04L29/08
  • 现有的个性推荐系统存在许多缺点,比如说它的运行和维护通常十分昂贵。复杂的个性推荐系统通常仅面向相对大型的企业。另外,不同推荐系统算法只能运用于不同的推荐系统环境。本发明提出了一种个性网络服务的方法,依据该方法可以开发出一种个性推荐系统。内容网站运营商通过个性推荐系统向终端用户推荐内容。个性网络服务可以针对不同的终端用户、用户组和内容网站优化推荐系统个性推荐系统跟踪记录相关用户活动如商品购买,商品浏览和商品租赁,分析所搜集的数据,并检测和定量特定商品之间的关系。个性推荐系统基于目标用户的购买历史、浏览历史、商品评价和其他数据向用户推荐个性内容。
  • 一种用于生成个性化推荐网络服务方法及其系统
  • [发明专利]一种推荐方法、装置及系统-CN201911150198.0在审
  • 方学阳 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2019-11-21 - 2020-04-10 - G06F16/9535
  • 本发明实施例提供了一种推荐方法、装置及系统,通过获取个性推荐平台对接收到的推荐请求的响应性能参数,个性推荐平台存储有各用户专属的个性推荐数据;若响应性能参数在第一预设范围内,则减少向个性推荐平台发送推荐请求的数量,并将减少的推荐请求发送至通用数据推荐平台,通用数据推荐平台存储有各用户共用的通用推荐数据。若个性推荐平台的响应性能参数在第一预设范围内,那么个性推荐平台不足以响应全部的推荐请求,通过减少向个性推荐平台发送的推荐请求,并将减少的推荐请求发送给通用数据推荐平台,通用数据推荐平台可以响应减少的推荐请求,同时也不会出现个性推荐平台崩溃的情况,从而提高了个性推荐平台的性能。
  • 一种推荐方法装置系统
  • [发明专利]采用元推荐引擎的门户个性推荐服务方法和系统-CN200610098867.0无效
  • 熊璋;吴晶;刘永利;李超 - 北京航空航天大学
  • 2006-07-17 - 2007-05-23 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种采用元推荐引擎的门户个性推荐服务方法和系统,提出了门户用户兴趣模型的构建,包括门户用户兴趣模型的初始创建和后续更新;提出采用元推荐引擎的独立于门户平台的个性推荐服务体系架构,元推荐引擎能够分析用户及用户群的关联及个性兴趣变化,将信息资源和推荐算法统一组织并合理选择控制,优化推送产生更全面多样的个性推荐结果;在资源展现方面,实现门户个性推荐服务的系统能够将预测推荐的多种Web资源内容对象封装为门户组件,向门户用户进行生动直观的个性显示,提供一种更高层的个性控制。综合利用门户平台已有的个性资源和技术手段,提供独立灵活的服务中间件或服务代理,以完成个性推荐服务。
  • 采用推荐引擎门户个性化服务方法系统
  • [发明专利]媒体个性推荐系统的优化方法-CN201811122241.8有效
  • 杨成;易芃 - 中国传媒大学
  • 2018-09-26 - 2022-12-13 - G06F16/435
  • 本发明公开了一种媒体个性推荐系统的优化方法,该方法包括:媒体个性推荐系统的新项目冷启动优化方法、媒体个性推荐系统的新用户冷启动优化方法、以及在媒体个性推荐系统的数据稀疏情况下的项目推荐优化方法。本方法能够有效地解决现有协同过滤推荐系统中存在的新项目冷启动问题、新用户冷启动问题、以及在数据稀疏情况下难以进行项目推荐的问题,可以大大提高媒体个性推荐系统的项目推荐的准确性,具有很好的应用前景。
  • 媒体个性化推荐系统优化方法
  • [发明专利]一种基于用户兴趣域的端到端联邦个性推荐方法和系统-CN202310512758.2有效
  • 吴超;章焕锭;李皓 - 浙江大学
  • 2023-05-09 - 2023-09-26 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于用户兴趣域的端到端联邦个性推荐方法和系统,属于个性推荐技术领域。本发明在类簇个性思路的基础上,设置了带有个性预测网络群组的推荐模型与基于图神经网络的客户端分类网络,并将该分类网络嵌入到个性推荐模型中,将两者作为联邦推荐系统中的全局模型进行联邦训练。通过该端到端个性推荐模型的设计,客户端的聚类过程可在模型的前向计算中自动完成,改善了训练效率;客户端分类网络也能通过推荐目标进行训练,使得聚类过程变为可学习。本发明改善了目前的类簇个性推荐方法中存在的训练效率低和非学习性的问题,提升了个性联邦推荐模型的性能。
  • 一种基于用户兴趣端到端联邦个性化推荐方法系统
  • [发明专利]一种信息推荐方法、推荐系统及电子设备-CN202310002721.5在审
  • 冯馨儿 - 武汉路特斯汽车有限公司
  • 2023-01-03 - 2023-04-11 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种信息推荐方法、推荐系统及电子设备。其中方法包括:根据平台端的大数据,配置对应于多个场景的多个默认推荐策略,其中默认推荐策略包括默认推荐内容和默认触发条件;当用户端满足至少一个默认推荐策略的触发条件时,从多个场景中选择与被满足的触发条件对应的场景为触发场景,向用户端推荐对应的默认推荐内容;当多个场景中的至少一个场景被选择为触发场景的次数达到预设的选用次数阈值时,将被选择的场景确定为个性场景,并为个性场景配置个性推荐策略,个性推荐策略包括个性推荐内容和个性触发条件;当用户端满足个性推荐策略的触发条件时,将个性场景确定为触发场景,向用户端推荐个性推荐内容。
  • 一种信息推荐方法系统电子设备
  • [发明专利]在线系统个性推荐的方法、系统以及装置、电子设备-CN201610149438.5在审
  • 刘通 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2016-03-16 - 2017-09-26 - G06F17/30
  • 本申请公开了一种在线系统个性推荐的方法、装置以及电子设备,以及一种在线系统个性推荐系统。其中所述在线系统个性推荐的方法对用户特征数据、个性推荐信息和对所述用户作出反馈操作的所述个性推荐信息进行实时搜集,并形成新增用户模型训练条目,通过积累所述用户模型训练条目形成的训练样本集,训练所述用户模型,并在新的用户模型形成后,立即作为当前用户模型,用于向用户提供个性推荐信息。使用本申请提供的方法,在向用户提供个性推荐信息的同时,进行信息搜集并形成用户模型训练条目;这种处理方式,可以有效减少信息汇总产生的计算量,并且减少了存储中间信息的存储空间;因此,本申请提供的方法可以有效减少资源消耗
  • 在线系统个性化推荐方法以及装置电子设备
  • [发明专利]多模型个性推荐方法、系统、终端设备及存储介质-CN202310973418.X在审
  • 边栋梁;柳丰俊;王杰;叶杜楠;向飞 - 招商银行股份有限公司
  • 2023-08-02 - 2023-10-24 - G06F16/9535
  • 本发明提出一种多模型个性推荐方法、系统、终端设备及计算机存储介质,应用于计算机数据处理技术领域,所述多模型个性推荐方法应用于多模型个性推荐系统,所述多模型个性推荐系统包括:模型仓库,所述模型仓库包括多个模型;所述多模型个性推荐方法包括:根据预设的推荐策略调用多个所述模型生成推荐名单;根据所述推荐名单得到用户反馈数据,并根据所述用户反馈数据调整所述推荐策略和/或多个所述模型的参数;根据调整后的推荐策略调用调整参数后的多个模型生成新的推荐名单本发明技术方案能够依据策略调整以及模型参数更新的方式得到新的推荐名单,从而解决传统个性推荐算法数据成本较高的技术问题。
  • 模型个性化推荐方法系统终端设备存储介质

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