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]兴趣特征数据的获取方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202210453770.6在审
  • 骆明楠;廖一桥 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2022-04-24 - 2022-08-09 - G06F16/9535
  • 本公开关于一种兴趣特征数据的获取方法、装置、电子设备以及存储介质,属于计算机领域,所述方法包括:获取第一兴趣特征数据和第二兴趣特征数据,第一兴趣特征数据用于表征目标账户第一时间段的兴趣特征,第二兴趣特征数据表征用于目标账户第二时间段的兴趣特征,第一时间段大于第二时间段,利用第一兴趣特征数据和第二兴趣特征数据,确定兴趣倾向权重,兴趣倾向权重用于表征目标账户的各兴趣倾向程度,基于兴趣倾向权重和预先构建的兴趣空间数据,确定第三兴趣特征数据,兴趣空间数据用于表征系统兴趣集合中每个兴趣的本身特征,第三兴趣特征数据用于表征所述目标账户的整体兴趣。本公开丰富了兴趣特征数据,有利于兴趣特征的多样性。
  • 兴趣特征数据获取方法装置电子设备以及存储介质
  • [发明专利]一种兴趣推送方法、装置、设备及存储介质-CN202210412758.0在审
  • 陈治昌 - 北京快乐茄信息技术有限公司
  • 2022-04-19 - 2022-07-22 - G06F16/9535
  • 本申请提供一种兴趣推送方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取多个用户行为序列;将多个用户行为序列输入多兴趣模块进行特征提取,以得到每一个用户行为序列对应的兴趣特征;对预设的兴趣分类特征与每一个用户行为序列对应的兴趣特征进行相似度计算,得到每一个用户行为序列对应的目标兴趣特征;将每一个用户行为序列对应的目标兴趣特征输入兴趣层级模块进行基于自注意力机制的分析,以得到每一个用户行为序列对应的预估兴趣特征;根据每一个用户行为序列对应的预估兴趣特征和每一个用户行为序列对应的兴趣特征,确定兴趣估计值。
  • 一种兴趣推送方法装置设备存储介质
  • [发明专利]兴趣特征提取模型的训练方法、装置和电子设备-CN202110977129.8在审
  • 张澍;陈浩;黄际洲 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2021-08-24 - 2021-11-16 - G06F16/9535
  • 本公开公开了一种兴趣特征提取模型的训练方法、装置和电子设备,涉及智能推荐中的排序技术领域。具体实现方案为:在获取用户兴趣偏好特征时,可以先获取多个训练样本对;并将各训练样本对和全量用户与兴趣点之间的访问关系,输入至初始兴趣特征提取模型,得到各训练样本对对应的兴趣特征向量;再根据各训练样本对对应的兴趣特征向量,更新初始兴趣特征提取模型的网络参数。鉴于全量用户与兴趣点之间的访问关系可以在一定程度上较好地体现用户对兴趣点的兴趣偏好,使得结合全量用户与兴趣点之间的访问关系训练得到的兴趣特征提取模型,可以准确地提取用于描述用户兴趣偏好的兴趣特征向量,从而提高了获取到的用户兴趣偏好特征的准确度
  • 兴趣特征提取模型训练方法装置电子设备
  • [发明专利]确定空间约束特征的方法和条件随机场模型的训练方法-CN202210844702.2在审
  • 辛浩然;路新江;窦德景 - 百度在线网络技术(北京)有限公司
  • 2022-07-18 - 2022-09-27 - G06K9/62
  • 本公开提供了一种确定空间约束特征的方法和条件随机场模型的训练方法,涉及人工智能领域,具体涉及大数据和深度学习等技术领域,可应用于智能推荐等场景。确定空间约束特征的方法包括:根据目标兴趣点与多个预定兴趣点之间的位置关系,确定目标兴趣点与各预定兴趣点之间的关联关系,得到与目标兴趣点具有关联关系的关联兴趣点;针对关联兴趣点和目标兴趣点中的每个兴趣点,根据每个兴趣点的属性信息,确定每个兴趣点的特征数据;根据特征数据和目标兴趣点与关联兴趣点之间的关联关系,确定针对目标兴趣点的空间图;以及以特征数据作为观察数据,以空间约束特征为随机变量,将空间图输入条件随机场模型,得到目标兴趣点的空间约束特征
  • 确定空间约束特征方法条件随机模型训练
  • [发明专利]一种基于兴趣传播网络的兴趣视觉关系检测方法及装置-CN202010848981.0在审
  • 任桐炜;武港山;王浩楠;于凡 - 南京大学
  • 2020-08-21 - 2020-11-24 - G06K9/46
  • 一种基于兴趣传播网络的兴趣视觉关系检测方法及装置,从输入图像中提取物体,并两两组合为物体对,计算相应的物体特征和联合特征,生成物体和物体对的视觉特征、语义特征和位置特征,经线性变换得到物体和物体对的兴趣特征,由此预测物体对兴趣度,并将物体对关系谓语的视觉特征、语义特征和位置特征经线性变换得到关系谓语的兴趣特征,预测物体间的关系谓语兴趣度;最后将物体对兴趣度和关系谓语兴趣度相结合得到视觉关系兴趣度,兴趣度高的视觉关系即为最终检测出的兴趣视觉关系本发明在检测视觉关系的过程中能够以语义重要性为标准更合理地预测关系兴趣度,找出能够准确传达图像主体内容的兴趣视觉关系,具有良好的广泛性与实用性。
  • 一种基于兴趣传播网络视觉关系检测方法装置
  • [发明专利]一种内容召回方法、装置、设备及存储介质-CN202110622144.0在审
  • 王良栋;丘志杰;张博;饶君;刘书凯 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-06-04 - 2022-12-06 - G06V20/40
  • 本申请实施例提供了一种内容召回方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,该方法包括:对内容观看记录中的目标内容序列进行特征提取,获得目标对象的第一兴趣特征,对目标对象的目标画像信息进行特征提取,获得目标对象的第二兴趣特征,然后结合第一兴趣特征、第二兴趣特征以及目标内容序列中各个目标内容对应的目标属性信息,确定目标对象的目标兴趣特征。由于目标对象的目标兴趣特征融合了目标对象在多个维度的兴趣特征,使得目标对象的目标兴趣特征更加完整准确地表征了目标对象的兴趣爱好,故基于目标对象的目标兴趣特征召回内容时,能有效提高内容召回的准确性,进而提高内容推荐的准确性
  • 一种内容召回方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种推荐信息确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111121965.2在审
  • 黄腾玉 - 北京爱奇艺科技有限公司
  • 2021-09-24 - 2021-12-24 - G06F16/9535
  • 本发明实施例提供了一种推荐信息确定方法、装置、电子设备及存储介质,上述方法包括:获取用户的行为信息序列,基于中期行为信息序列确定用户的中期兴趣特征,基于非中期行为信息序列确定用户的非中期兴趣特征;将中期兴趣特征和非中期兴趣特征进行拼接,得到整体兴趣特征;确定每个候选推荐信息与整体兴趣特征之间的相关度,作为用户对该候选推荐信息的感兴趣程度;基于用户对多个候选推荐信息的感兴趣程度,从多个候选推荐信息确定出至少一个目标推荐信息。该方法在确定用户对各个候选推荐信息的感兴趣程度时利用了能够体现出用户的兴趣的中期兴趣特征和非中期兴趣特征,提高了确定用户对各个候选推荐信息的感兴趣程度的准确度。
  • 一种推荐信息确定方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]兴趣特征分布获取方法及装置-CN201610837106.6有效
  • 闫铭;吴宏刚;张岳欢 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2016-09-21 - 2020-02-28 - G06F16/2458
  • 本公开揭示了一种兴趣特征分布获取方法及装置,属于计算机技术领域。该方法包括:对于获取的每个用户行为日志,确定该用户行为日志所对应的兴趣;获取上述各个用户行为日志对应的第i+1兴趣特征分布;当第i+1兴趣特征分布与第i兴趣特征分布的相似度小于第一预定阈值时,令i=i+1,重复执行对于获取的每个用户行为日志,利用第i兴趣特征分布对该用户行为日志进行分析的步骤;当第i+1兴趣特征分布与第i兴趣特征分布的相似度大于第一预定阈值时,将第i+1兴趣特征分布作为结果兴趣特征分布本公开解决了相关技术中样本的存储需要百万级别的特征空间的技术问题,达到了减小样本特征空间的效果。
  • 兴趣特征分布获取方法装置
  • [发明专利]一种兴趣点推荐方法、装置、设备以及计算机存储介质-CN201910429264.1有效
  • 陈建兵;陈平华 - 广东工业大学
  • 2019-05-22 - 2022-12-20 - G06F16/9537
  • 本发明公开了一种兴趣点推荐方法、装置、设备以及计算机存储介质,包括:根据各个用户对各个兴趣点的历史签到数据,构建用户‑兴趣点评分矩阵;对用户‑兴趣点评分矩阵进行概念矩阵分解,得到初始用户特征矩阵和初始兴趣特征矩阵;提取用户评语文本的语义特征与图像集合的图像特征,利用所述语义特征和图像特征分别辅助初始用户特征矩阵和初始兴趣特征矩阵的更新学习,将更新后的用户特征矩阵和兴趣特征矩阵相乘,得到预测评分矩阵;利用预测评分矩阵减用户‑兴趣点评分矩阵,得到差值;采用梯度下降的方法差值进行优化,直至差值不发生变化,获取目标评分矩阵,利用目标评分矩阵向用户推荐目标兴趣点。
  • 一种兴趣推荐方法装置设备以及计算机存储介质

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