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BPR中样本空间缩小方法及装置-CN201810961395.X有效
  • 金德鹏;丁璟韬;李勇 - 清华大学
  • 2018-08-22 - 2022-07-08 - G06Q30/06
  • 本发明提供一种BPR中样本空间缩小方法及装置,所述方法包括:对于目标购物系统中的任一用户,根据该用户购买过的商品获取该用户对应的负采样比例系数,将所述目标购物系统的商品全集中除该用户购买过的商品以外的商品作为负样本候选集;根据该用户对应的负采样比例系数和负样本候选集,获取该用户对应的负样本空间。本发明缩小负样本空间,在保证推荐性能的基础上基于缩小的负样本空间进行商品推荐,提高了商品推荐的效率。
  • 一种bpr样本空间缩小方法装置
  • [发明专利]商品推荐方法及装置-CN201811011469.X有效
  • 李勇;郁佳杰;丁璟韬;张良伦;金德鹏 - 杭州贝购科技有限公司;清华大学
  • 2018-08-31 - 2021-10-26 - G06Q10/04
  • 本发明实施例提供一种商品推荐方法及装置,包括:获取用户群的购物数据,利用所述购物数据训练基于eALS算法构建的预测模型,获得使所述预测模型达到最优解时的每个用户的用户特征向量以及每个商品的商品特征向量;所述用户特征向量与所述商品特征向量的内积用于表征用户对商品的预测喜好;对于用户群中的任意一个用户,根据该用户的用户特征向量与各商品特征向量的内积,获得该用户对所有商品的预测喜好,根据该用户对所有商品的预测喜好获得该用户的商品推荐列表。本发明实施例在eALS算法中加入用户关注的商品信息的影响,使得构建的预测模型能够更真实的反应用户对商品的喜好程度,从而达到更好的推荐效果。
  • 商品推荐方法装置
  • [发明专利]商品推荐方法和装置-CN201810989667.7有效
  • 李勇;金德鹏;丁璟韬 - 清华大学
  • 2018-08-28 - 2021-05-18 - G06Q30/06
  • 本发明实施例提供一种商品推荐方法和装置。其中,方法包括:获取用户的编号,将所述用户的编号输入预设的贝叶斯个性化排序模型,根据预设的贝叶斯个性化排序模型的输出,获取该用户对商品的预测喜好;根据该用户对商品的预测喜好,获取该用户的推荐商品列表。本发明实施例提供的商品推荐方法和装置,利用用户的辅助反馈数据,基于传统贝叶斯个性化排序模型获取用户对商品的预测喜好,从而获得用户的推荐商品列表,能更加精准地建模用户喜好,有效利用用户的辅助反馈数据,能够实现推荐结果的精准度的大幅度提升。
  • 商品推荐方法装置
  • [发明专利]一种商品销量预测方法及系统-CN201911019618.1在审
  • 李勇;丁璟韬;平钰坤;卢中县;徐裕键;张良伦;金德鹏;张凡宇;周亮 - 清华大学;杭州微拓科技有限公司
  • 2019-10-24 - 2020-04-14 - G06Q30/02
  • 本发明实施例提供一种商品销量预测方法及系统,包括:获取目标商品在预设历史时间段的销量序列和所有类似商品在预设历史时间段内的销量序列;获取相同特征商品促销活动序列的归一化销量;将目标商品在预设历史时间段的销量序列、所有类似商品在预设历史时间段的销量序列和相同特征商品促销活动序列的归一化销量输入到卷积层中,获取特征空间向量;将目标商品的静态特征、在预设历史时间段内的销量序列、平台爆发销量序列、商品爆发销量序列和特征空间向量进行拼接,将拼接之后的特征输入全连接层,获取目标商品在预测未来时间段内的销量。本发明实施例有效利用未来时间内平台的促销活动及商品的特卖排期信息,大幅提升预估准确度。
  • 一种商品销量预测方法系统

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