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[发明专利]一种基于人工智能的产品推送方法-CN202211040274.4在审
发明人：刘超;尹卓英;罗珂 -专利权人：贵州省农村信用社联合社
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本发明公开一种基于人工智能的产品推送方法，本发明通过获取目标银行内各银行客户的资产信息，评估目标银行内各银行客户对应各风险类型的风险偏好预估系数，对比得到目标银行内各银行客户对应的风险类型，从而实现对银行客户对应风险类型进行数据化、系统化及智能化的分析，提高银行客户对应风险类型分析结果的确定性和准确性，同时提取目标银行内各银行客户对应各符合理财产品的相关数据，评价目标银行内各银行客户对应各符合理财产品的推荐系数，并按照推荐系数从高到低的顺序依次进行排序
一种基于人工智能产品推送方法

[发明专利]一种基于智能家居的冰箱食物推荐方法-CN201810209873.1在审
发明人：吴静 -专利权人：吴静
申请日： 2018-03-14 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于智能家居的冰箱食物推荐方法，包括:获取家庭成员信息；获取冰箱内的食物储存信息；根据家庭成员信息生成家庭成员的饮食偏好信息；根据家庭成员信息，以及食物储存信息和饮食偏好信息，推送相适应个数的菜谱所述饮食偏好为每个家庭成员的饮食偏好，包括食物偏好指数和口味偏好指数；所述食物偏好指数被标识为：每一个家庭成员对应同一食物的不同偏好星级，所述偏好星级分为0到5级，其中被标记为0级的食物是指因该成员身体指标异常而禁止食用的食物通过本发明提供的系统，可以为用户智能推荐食物，更新饮食偏好信息，可以提高推荐的准确度。
偏好饮食成员信息偏好信息冰箱食物偏好指数食物储存智能家居口味偏好身体指标用户智能准确度菜谱推送显示屏冰箱食用更新

[发明专利]基于注意力机制和卷积神经网络的用户行为序列推荐方法-CN201910257110.9在审
发明人：鲜学丰;赵朋朋;刘建 -专利权人：苏州市职业大学
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制和卷积神经网络的用户行为序列推荐方法，其中，包括以下步骤：采集用户过往的行为数据作为长期偏好交互序列数据；利用注意力机制算法计算所述长期偏好交互序列数据中各行为数据的权重，并根据所述权重计算出用户的长期偏好；选取一段时间内的行为数据作为短期偏好交互序列数据；根据所述短期偏好交互序列数据，利用卷积神经网络算法计算出用户的短期偏好；将用户的长期偏好与短期偏好进行拼接，以产生用户行为序列推荐；本发明能相比与传统的拟合用户‑项目或项目‑项目之间的交互的方法，够快速有效的的结合用户的长期偏好和短期偏好向用户推荐。
长期偏好偏好交互序列卷积神经网络注意力机制用户行为算法计算行为数据权重计算用户推荐传统的拟合权重拼接采集

[发明专利]使多个用户与媒体呈现设备相关联的方法、系统和媒体-CN202310345712.6在审
发明人：劳纳克·沙阿;马特·范德斯塔埃 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2015-06-24 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/435 文献下载
摘要：在一些实施例中，该方法包括：接收第一用户偏好；接收第二用户偏好；接收将第一用户偏好和第二用户偏好分别与媒体呈现设备相关联的请求；使得第一用户偏好和第二用户偏好与媒体呈现设备的识别信息相关联；从媒体呈现设备接收基于用户偏好和第一用户设备和第三用户设备的识别信息来呈现图像的幻灯片的请求；确定第一用户偏好与媒体呈现设备相关联；确定第三用户设备的用户偏好不与媒体呈现设备相关联；以及使得基于第一用户偏好的内容由媒体呈现设备呈现。
使多个用户媒体呈现设备相关方法系统

[发明专利]移动互联网内容的用户偏好推送方法与装置-CN201210248221.1有效
发明人：张湛梅;叶始新;罗芸;陈东明;屈强 -专利权人：中国移动通信集团广东有限公司
申请日： 2012-07-17 - 公布日： 2014-01-29 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种移动互联网内容的用户偏好推送方法与装置，用于根据用户的访问获取用户的互联网内容偏好信息，同时根据该偏好信息向用户进行有针对性的内容推送。该移动互联网内容的用户偏好推送方法包括：基于用户的访问行为获取所述用户访问的第一信息；对所述第一信息所涉及的网络内容进行分类处理，得到第二信息；针对所述第二信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息，根据所述偏好信息向相应的用户推送与所述偏好信息相对应的网络内容。采用本发明的技术方案，通过网络获取用户的偏好信息，并根据该偏好信息可以定位出潜在客户，提高了网络业务推广的效率。
移动互联网内容用户偏好推送方法装置

[发明专利]基于动态信任感知的服务偏好预测方法及系统-CN202110872246.8有效
发明人：刘志中;海燕;贾卫华 -专利权人：烟台大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于动态信任感知的服务偏好预测方法及系统，包括：获取消费群体对服务的评分数据并进行相应预处理；利用基于动态信任感知的偏好演化模型对当前服务的消费群体进行偏好演化，实现消费群体内个体间的偏好交互；基于偏好演化结果，获得消费群体对当前服务的偏好预测结果；其中，所述基于动态信任感知的偏好演化模型在有界置信模型的基础上，采用异构有界置信阈值来判断个体之间是否发生交互，且引入了动态异构交互偏好接受度算子，用于个体对交互对象偏好影响的接受程度的建模；同时，引入动态异构信任度，用于对个体偏好表达的诚实程度进行建模。
基于动态信任感知服务偏好预测方法系统

[发明专利]书籍推荐方法、计算设备及计算机存储介质-CN202010382300.6有效
发明人：吴丹妮;文思远 -专利权人：掌阅科技股份有限公司
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种书籍推荐方法、计算设备及计算机存储介质，该方法包括：根据用户通过书籍偏好选择界面执行的书籍偏好选择操作，确定用户的书籍偏好分类；其中，书籍偏好分类包含第1级至第n级的各级书籍偏好分类，第i+1级是第i级的子分类，n大于或等于2，i大于或等于1且小于n；针对于任一第n级书籍偏好分类，根据至少一个维度的筛选信息选取属于该第n级书籍偏好分类的待推荐书籍；其中，至少一个维度包含书籍偏好分类的用户偏好度通过上述方式，使得推荐的书籍更加符合用户的偏好，达到了个性化推书的效果，提升了书籍推荐的效果。
书籍推荐方法计算设备计算机存储介质

[发明专利]媒体呈现设备存在时基于多个用户的用户偏好来呈现内容的方法、系统和介质-CN201580034379.0在审
发明人：劳纳克·沙阿;马特·范德斯塔埃 -专利权人：谷歌公司
申请日： 2015-06-24 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：在一些实施例中，方法包括：接收第一用户偏好；接收第二用户偏好；接收将第一用户偏好与第二用户偏好分别与媒体呈现设备相关联的请求；使得第一用户偏好和第二用户偏好与媒体呈现设备的标识信息相关联；从媒体呈现设备接收基于用户偏好来呈现图像的幻灯片的请求以及第一用户设备和第三用户设备的标识信息；确定第一用户偏好与媒体呈现设备相关联；确定第三用户设备的用户偏好不与媒体呈现设备相关联；以及使得基于第一用户偏好的内容要由媒体呈现设备来呈现。
媒体呈现设备存在基于用户偏好内容方法系统介质

[发明专利]用于使多个用户与媒体呈现设备相关联的方法、系统和媒体-CN201580034269.4在审
发明人：劳纳克·沙阿;马特·范德斯塔埃 -专利权人：谷歌公司
申请日： 2015-06-24 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：在一些实施例中，该方法包括接收第一用户偏好；接收第二用户偏好；接收将第一用户偏好和第二用户偏好分别与媒体呈现设备相关联的请求；使得第一用户偏好和第二用户偏好与媒体呈现设备的识别信息相关联；从媒体呈现设备接收基于用户偏好和第一用户设备和第三用户设备的识别信息来呈现图像的幻灯片的请求；确定第一用户偏好与媒体呈现设备相关联；确定第三用户设备的用户偏好不与媒体呈现设备相关联；以及使得基于第一用户偏好的内容由媒体呈现设备呈现。
用于使多个用户媒体呈现设备相关方法系统

[发明专利]信息展示顺序的调整方法、装置、存储介质及电子设备-CN201910581179.7在审
发明人：李旭泽;罗竞佳;邓金秋;陈敏杰 -专利权人：江苏满运软件科技有限公司
申请日： 2019-06-29 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G06F16/248 文献下载
摘要：该方法包括：若在信息展示列表中检测到用户行为数据符合展示顺序调整触发条件，则将所述用户行为数据发送至用户偏好计算模型，以得到用户偏好类型；其中，通过所述用户偏好计算模型计算用户偏好类型包括如下操作：从获取到的用户行为数据中确定可用数据；将可用数据信息传输至偏好确定模型，以得到用户偏好类型；获取所述用户偏好类型，根据用户偏好类型对所述展示顺序进行调整。通过运行本申请所提供的技术方案，可以实现实时的，快速的运用用户的偏好来确定信息展示顺序的效果。
用户偏好类型信息展示用户行为数据存储介质电子设备计算模型可用数据用户偏好偏好触发条件顺序调整信息传输申请展示发送检测

[发明专利]一种融合协作信息和自注意力机制的序列推荐方法及系统-CN202210846940.7在审
发明人：唐超;肖晓丽 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明首先根据用户行为序列计算用户之间的相似度，以相似度为权重聚合邻居用户嵌入得到协作信息；然后将协作信息与目标用户嵌入聚合以得到静态偏好向量，通过门控机制捕获不同项目中影响用户静态偏好的潜在特征，通过静态偏好向量与项目嵌入的内积操作来衡量用户对项目的静态偏好大小，以此为权值聚合项目中的潜在特征，得到用户的静态偏好表示；之后通过一个多层次的自注意力网络得到用户的动态偏好；最后通过一个静态偏好控制器对静态偏好进行缩放，再聚合动态偏好以得到最终的用户偏好表示，将其与候选项目的嵌入向量做内积本发明同时关注用户的动态偏好和静态偏好学习，提高了推荐准确率。
一种融合协作信息注意力机制序列推荐方法系统

[发明专利]一种消防风险识别方法与系统-CN202210938263.1在审
发明人：郝熙君;万辉;邬丹;杨德明 -专利权人：航天神舟智慧系统技术有限公司
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种消防风险识别方法，属于智慧消防技术领域，包括以下步骤：构建火灾事故样本集W，并根据火灾事故样本集W构建主成分分析模型；构建综合评价函数Fz；计算火灾事故中各指标项的得分综合值Vzi；得出各指标项的权重分值wi，采用得到的权重分值wi，计算最终消防风险得分本发明提供的一种消防风险识别方法，针对基层治理中网格的检查偏好，通过提取已有的火灾事故数据进行分析，提供了一种基于主成分分析法的消防风险不同检查类别权重计算的方法，统计出那些对于火灾发生更具识别判断力的检查类别，进行权重得分优化，得出场所的最终消防风险得分。本发明还提供一种消防风险识别系统。
一种消防风险识别方法系统

[发明专利]基于多维偏好模型的电影评分预测与偏好估计方法-CN201710880804.9有效
发明人：王珊蕾;岳昆;潘良辰;李劲 -专利权人：云南大学
申请日： 2017-09-26 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多维偏好模型的电影评分预测与偏好估计方法，采用多维偏好模型表达多个维度的用户偏好，在多维偏好模型的基础上采用变量消元法获取消元结果集合，实现对节点信息的整合，然后生成联合集合，再根据联合集合进行评分预测和偏好估计；整个过程都是基于Spark计算框架实施并行推理，充分利用Spark在大规模数据上的优势，提高评分预测和偏好估计的效率。
基于多维偏好模型电影评分预测估计方法

[发明专利]用于控制车辆的驾驶的设备和方法-CN202010664294.3在审
发明人：孙理天 -专利权人：株式会社电装
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： B60W30/09 文献下载
摘要：在用于控制车辆的驾驶的设备(60)中，输入接口(66A)被配置成接收由车辆的乘员输入的安心度指标，该安心度指标表示乘员对于安全性的偏好。通信单元(68)被配置成与位于车辆可能与移动对象碰撞的各个潜在风险区域中的多个路侧装置进行通信。每个路侧装置被配置成评估与移动对象的碰撞可能性。车辆控制器(64)被配置成：如果从位于本车辆前方的潜在风险区域中的路侧装置接收到示出本车辆不太可能在车辆前方的潜在风险区域中与移动对象碰撞的评估结果，则根据安心度指标执行避让控制以控制车辆的驾驶。
用于控制车辆驾驶设备方法

[发明专利]捕获用户多方面偏好和意图的多行为序列推荐系统及方法-CN202310607656.9在审
发明人：刘皓冰;蒋若冰;洪锋 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明属于人工智能技术领域，公开了捕获用户多方面偏好和意图的多行为序列推荐系统及方法，所述系统包括预处理模块、多方面偏好建模模块、多方面意图建模模块、偏好和意图融合模块和概率输出模块。预处理模块对多类型行为数据做预处理；多方面偏好建模模块通过多方面投影机制细粒度建模用户多方面的偏好；多方面意图建模模块通过行为细节感知LSTM、偏好引导多方面注意力机制细粒度建模用户多方面的意图；偏好和意图融合模块通过多方面偏好和意图融合机制自适应整合用户偏好和意图信息；概率输出模块则紧接偏好和意图融合模块之后，预测用户感兴趣的下一个物品和类别。本系统能够捕获用户多方面的偏好和意图，获得准确的预测结果。
捕获用户多方面偏好意图行为序列推荐系统方法