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[发明专利]一种群体情感识别方法、装置、智能设备及存储介质-CN201811286630.4有效
发明人：孟锝斌;乔宇;彭小江;曾小星;王锴;张凯鹏 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明适用于信息处理技术领域，提供了一种群体情感识别方法、装置、智能设备及存储介质，包括：获取待进行群体情感识别的群体图片；对所述群体图片进行特征提取，获取所述群体图片的人脸表情特征和人体情感特征；根据所述人脸表情特征和训练好的第一神经网络模型，获取所述群体图片中的人脸表情特征概率；根据所述人体情感特征和训练好的第二神经网络模型，获取所述群体图片中的人体情感特征概率；将所述人脸表情特征概率与所述人体情感特征概率进行融合，基于所述融合的结果确定所述群体照片的群体情感通过上述方法能够稳定识别群体照片的群体情感，并提高群体情感识别的准确性。
一种群体情感识别方法装置智能设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202211117443.X在审
发明人：杨宇雪;李虹锋;曹清鑫 -专利权人：中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及数据分析领域，其中，该方法包括：对待分类客户群体的原始特征集进行分类，得到各类别下的若干群体特征；检测各类别下的若干群体特征之间的相关性，并基于相关性检测结果确定各个类别的降维因子数和对应群体特征因子；获取各个类别下的若干群体特征分别与每个群体特征因子之间的相关性，并分别将各个类别中的对应群体特征归因到其相关性最大的群体特征因子中，并基于因子分析结果对待分类客户群体进行聚类分析，并基于聚类分析结果获取待分类客户群体的各类子群体。通过上述方法，本申请可以有效避免客户群体的特征过多所导致的维度灾难，提高了客户群体分类的效率。
数据处理方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]模型训练方法、人脸识别方法、电子设备及存储介质-CN202211352999.7有效
发明人：刘冲冲;付贤强;何武;朱海涛;户磊 -专利权人：合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：模型训练方法包括：将人脸图像输入人脸特征提取网络所得到的人脸特征中部分人脸特征输入到前置有梯度反转层的第一群体特征提取网络中，得到第一群体特征，构建第一特征损失；将剩余特征输入到第二群体特征提取网络中，得到第二群体特征；根据第一群体特征和第二群体特征对人脸图像进行群体类别分类，获取人脸图像所属的群体类别，构建第一分类损失；基于第一特征损失和第一分类损失对人脸特征提取网络、第一群体特征提取网络和第二群体特征提取网络进行联合训练，得到训练好的人脸特征提取网络。训练好的人脸特征提取网络在不同群体间表现一致。
模型训练方法识别电子设备存储介质

[发明专利]群体不满意用户识别方法、装置、设备及存储介质-CN202010000892.0在审
发明人：程印超;刘宁;刘晓宇;谢奇芳 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-01-02 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种群体不满意用户识别方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：获取群体业务下待预测群体的属性特征数据；所述属性特征数据用于表征所述待预测群体的群体用户属性；基于所述待预测群体的属性特征数据和群体不满意用户识别模型，对所述待预测群体进行分类，识别出所述群体业务中的群体不满意用户；其中，所述群体不满意用户识别模型为基于所述群体业务的多个群体样本的属性特征数据和群体满意度生成的。本发明实施例可以实现基于该群体不满意用户识别模型对群体业务中未参与过满意度测评的群体进行分类，进而识别出潜在的群体不满意用户。
群体不满意用户识别方法装置设备存储介质

[发明专利]兴趣特征确定方法、装置、设备及存储介质-CN202010241418.7在审
发明人：曾瑞;邵波;冀宇 -专利权人：中国移动通信集团黑龙江有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种兴趣特征确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据获取的多个用户的用户通信行为信息和用户兴趣特征信息，生成用户关系图；根据获取的多个用户的用户兴趣特征信息，生成用户兴趣特征图；根据用户关系图和用户兴趣特征图，确定第一用户群体和第二用户群体；基于第二用户群体，对第一用户群体进行聚类，确定第三用户群体的兴趣特征；其中，第三用户群体包括第一用户群体和第二用户群体，能够提高识别用户群体的准确性和群体特征丰富性。
兴趣特征确定方法装置设备存储介质

[发明专利]一种数据处理方法及相关装置-CN202211457492.8在审
发明人：苏鑫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开一种数据处理方法及相关装置，可应用于人工智能、区块链技术等各种场景，针对多个对象群体中的每个对象群体，获取群体画像特征以及对群体画像特征进行向量映射，得到每个群体画像特征的特征向量表示。特征向量表示能够反映该对象群体的特征，故根据特征向量表示对多个对象群体进行聚类，能够将特征具有相似性的对象群体聚合在一起得到群簇。对群簇所包括的对象群体的群体画像特征进行整合，得到群簇的群簇画像特征。由于群簇画像特征可以覆盖更多的交互数据以及更广的兴趣内容，从而提升兴趣推广性，以及利用群簇画像特征能够为用户提供更高质量的服务，提高用户体验。
一种数据处理方法相关装置

[发明专利]用户群体聚类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110083954.3在审
发明人：顾立瑞 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种用户群体聚类方法、装置、计算机设备和存储介质，可应用于云服务器，方法包括：接收用户群体聚类请求，读取用户群体聚类请求中携带的初始用户群体数据；获取初始用户群体数据的初始特征数据；对初始特征数据进行特征变换，得到变换后特征数据；基于变换后特征数据对初始用户群体数据进行聚类，得到聚类结果。上述用户群体聚类方法，在获取用户群体的特征数据之后，进行特征变换的操作，仅保留与待聚类的初始用户群体更为相关的特征，最后利用这些特征对初始用户群体进行聚类，可以更好的对用户群体进行聚类划分，得到聚类结果后，各聚类结果中的用户具有相似的用户特征，对于广告投放具有一定的指导作用，减少广告资源的浪费。
用户群体方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]大数据融合处理方法及系统-CN202210299744.2在审
发明人：王登辉;孙慧波 -专利权人：王登辉
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种大数据融合处理方法及系统，通过提取目标用户群体中每个目标用户的行为数据，并从单个目标用户的行为数据中识别出特定行为，并据此确定各个所述目标用户的个体行为特征，然后对各个所述目标用户的个体行为特征进行融合，得到整个目标用户群体的群体行为特征，再根据该群体行为特征对目标用户群体进行分类。如此确定出的群体行为特征更能准确地反映出个体行为对整个群体的影响，从而更准确地反映整个用户群体的特点，使得基于该群体行为特征进行的用户群体分类动作更加准确。
数据融合处理方法系统

[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202110673982.0有效
发明人：孙宇飞;黄余格;沈鹏程;李绍欣 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质；本发明实施例在获取待识别图像后，对待识别图像进行特征提取，得到待识别对象的身份特征和群体特征，然后，在身份特征中识别出与群体特征关联的特征，得到群体关联特征，并在群体特征中识别出与身份特征关联的特征，得到身份关联特征，然后，根据群体关联特征和身份关联特征，对身份特征和群体特征进行修正，然后，基于修正后身份特征和修正后群体特征，确定所述待识别对象的身份信息
图像识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]群体分类方法、装置、设备及存储介质-CN202310161508.9在审
发明人：孙瑜尧 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能，提供一种群体分类方法、装置、设备及存储介质。该方法根据用户特征信息及预设数值构建包括群体矩阵的群体增广矩阵，对群体矩阵进行拆解增广处理，得到初始映射矩阵及初始特征矩阵，根据用户特征信息的缺失信息构建第一掩码矩阵及第二掩码矩阵，基于第一掩码矩阵计算群体矩阵所对应的目标矩阵及初始特征矩阵，得到中间映射矩阵，基于第二掩码矩阵计算初始映射矩阵及群体增广矩阵，得到中间特征矩阵，基于群体矩阵及中间映射矩阵与中间特征矩阵的关系矩阵调整中间特征矩阵，得到目标特征矩阵，基于目标特征矩阵对多个用户进行分类，提高群体类型的准确性。此外，本发明还涉及区块链技术，所述群体类型可存储于区块链中。
群体分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于行为数据的特定群体自控力数据获取系统及方法-CN202111587777.9在审
发明人：刘守印;朱珠;韩玉玺;郑毅 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于行为数据的特定群体自控力数据获取系统及方法，包括以下步骤：通过待评估的特定群体的一卡通刷卡数据获取该特定群体的人工特征向量；所述人工特征向量用于反映与特定群体自控力相关的行为数据；通过深度神经网络特征提取模块提取该特定群体一卡通刷卡数据中与自控力相关的时序特征，生成该特定群体的机器特征向量；将该特定群体的人工特征向量和机器特征向量进行拼接，生成自控力特征向量；将该特定群体的自控力特征向量作为已经完成训练的评价模型的输入，所述评价模型输出该特定群体的自控力评分本发明构建了基于行为数据的特定群体自控力数据获取模型，基于大学生一卡通的数据对特定群体自控力进行有效评价。
一种基于行为数据特定群体自控获取系统方法

[发明专利]一种信息处理方法及电子设备-CN201410299742.9有效
发明人：葛付江;苗振兴;贾鹏程;赵凯;卓雷 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2014-06-26 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及计算机领域，公开了一种信息处理方法及电子设备，以解决现有技术中对特定用户群体的群体特征词汇更新速度慢的技术问题，该方法应用于电子设备中，包括：获得电子设备的用户的N个特征词汇，N为正整数；判断N个特征词汇中的任一特征词汇是否为用户所在特定用户群体的群体特征词汇，进而从N个特征词汇中确定出M个群体特征词汇，其中，群体特征词汇为特定用户群体中的至少两个用户的特征词汇，M为小于等于N的正整数；通过M个群体特征词汇对电子设备的用户词典进行更新。
一种信息处理方法电子设备

[发明专利]一种基于层级图卷积网络的群体场景图生成方法-CN202111155721.6在审
发明人：王蕴红;何睿;刘庆杰 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层级图卷积网络的群体场景图生成方法，利用预训练卷积神经网络提取体育视频中所有个体的视觉特征和包围盒，聚类为两个队伍，根据视觉特征构造队伍关系图和群体关系图，将队伍关系图输入队伍图卷积网络提取队伍关系特征，将群体关系图输入群体图卷积网络提取群体关系特征，根据队伍关系特征和群体关系特征生成群体场景图，上述方法能有效捕捉体育视频中群体间关系，生成群体场景图进行体育视频理解。在团体对抗型体育项目中，运动员个体间关系被弱化，队伍间关系得到凸显，因此能简化场景图生成方法的应用场景，将场景图生成方法应用于体育视频捕捉群体间关系，生成群体场景图进行体育视频的理解。
一种基于层级图卷网络群体场景生成方法

[发明专利]目标群体分类方法及装置-CN202110216926.4有效
发明人：阳文罡 -专利权人：上海哔哩哔哩科技有限公司
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本申请提供目标群体分类方法及装置，其中所述目标群体分类方法包括：获取目标群体的历史数据，并基于历史数据确定目标群体的多个待评估的特征组，特征组包含多个特征；针对多个待评估的特征组中的每个特征组，基于所述特征组对应的历史数据，对目标群体进行聚类，得到至少两个目标聚类簇，确定每个目标聚类簇对应的群体标签；根据群体标签和预设评估规则对特征组的目标聚类簇进行评估，确定特征组对应的评估参数；根据多个待评估的特征组对应的评估参数，从多个待评估的特征组中确定目标特征组如此，可以确定出基于不同特征组对目标群体进行分类的效果，然后选择效果最好的特征组用于后续分类操作，从而提高分类准确率和效率。
目标群体分类方法装置

[发明专利]目标群体的显著特征的计算方法、系统及计算机设备-CN201711175498.5在审
发明人：王雪洁 -专利权人：用友金融信息技术股份有限公司
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2018-03-20 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种目标群体的显著特征的计算方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，其中目标群体的显著特征的计算方法包括获取目标群体的多个维度特征，其中每个维度特征包括多个类别特征；计算目标群体与每个维度特征之间的相关性，获取多个相关性系数；根据相关性系数对多个维度特征进行筛选，获取多个第一类维度特征；计算第一类维度特征的每个类别特征的群体偏好度指数；比较群体偏好度指数与第一预设阈值的大小关系，将大于第一预设阈值的群体偏好度指数对应的类别特征作为目标群体的显著特征
目标群体显著特征计算方法系统计算机设备

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