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[发明专利]消费账户分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110277529.8有效
发明人： 何远舵 -专利权人：深圳市腾讯网域计算机网络有限公司
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种消费账户分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取用户消费记录；其中，所述用户消费记录包括有消费账户对应的至少两个消费项；每个所述消费项具有对应的一个消费金额；基于所述消费项在所述用户消费记录中的出现次数，在所述消费项中确定频繁消费项；其中，所述频繁消费项的出现次数满足预设条件；按照所述频繁消费项对应的消费金额，对所述消费账户的实际消费总额进行分解，获得所述消费账户于所述频繁消费项的虚拟消费情况；按照所述虚拟消费情况，对所述消费账户进行分类处理。采用本方法能够避免用户隐私数据遭到泄露。
消费账户分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]数据写入速率更新方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210285591.6在审
发明人： 何远舵 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据写入速率更新方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定指定数据存储对象对应的当前数据写入速率；基于当前数据写入速率和指示指定数据存储对象的数据写入速率上限值确定数据写入速率差值；利用预设控制算法处理数据写入速率差值得到对应的数据写入速率调整值；基于数据写入速率调整值更新指定写入组件的当前数据写入速率。本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。本申请利用预设控制算法来更新写入组件的当前数据写入速率，提高了配置数据写入速率的适应性和灵活性，提高了数据写入效率。
数据写入速率更新方法装置电子设备存储介质

[发明专利]时间序列分类方法及装置-CN202011003407.1有效
发明人： 何远舵 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了一种时间序列分类方法及装置。该时间序列分类方法包括：获取待分类时间序列和已分类时间序列集，所述已分类时间序列集中包含多个已分类时间序列和各个已分类时间序列的类别，所述各个已分类时间序列包含有通过目标滑动窗口长度进行划分得到的多个第一子序列；根据所述目标滑动窗口长度对所述待分类时间序列进行划分，得到多个第二子序列；根据所述多个第二子序列与所述各个已分类时间序列包含的多个第一子序列，计算所述待分类时间序列与所述各个已分类时间序列之间的相似度；根据所述待分类时间序列与所述各个已分类时间序列之间的相似度，确定所述待分类时间序列的类别。本申请实施例的技术方案能够提高分类准确性。
时间序列分类方法装置

[发明专利]数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN202011255817.5有效
发明人： 何远舵 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-11 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。本申请实施例中，提出了一种基于用户画像数据分布获取用户之间相似度的方式，以目标随机森林来表示用户画像数据的分布，然后根据目标随机森林，以分类的方式，对需要比较的两个用户的用户画像数据进行相似度分析，该相似度获取以用户画像数据分布为依据，也就无需预处理过程，简化了数据处理流程，能够大大减少数据处理时间，提高数据处理效率。且基于原始的用户画像数据进行分析，体现用户的真实情况，相似度更准确。该相似度基于路径之间公共路径的长度确定，考虑到的数据种类更多，数据处理的颗粒度更细，因而确定的相似度也就更准确。
数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]模型性能预估方法、设备及存储介质-CN202310355304.9在审
发明人： 何远舵 -专利权人：深圳开鸿数字产业发展有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请提供一种模型性能预估方法、设备及存储介质，属于计算机设备技术领域该方法包括：获取样本数据，所述样本数据包括多个样本神经网络模型的图结构数据和所述样本神经网络模型对应的运算耗时；根据多个所述图结构数据和对应的运算耗时，对预设图卷积神经网络模型进行训练直至预设图卷积神经网络模型收敛，得到性能预估模型；获取待检测的神经网络模型，并对所述神经网络模型进行图结构处理，生成待测试图结构数据；将所述待测试图结构数据输入至所述性能预估模型，得到所述待检测的神经网络模型的性能预估结果。本申请极大地提高了模型的性能预估的准确性和效率。
模型性能预估方法设备存储介质

[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN202110681185.7有效
发明人： 何远舵 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种人工智能领域的数据处理方法、装置、设备及存储介质，其该方法包括：获取目标对象的特征数据；通过目标行为预测模型，根据目标对象的特征数据确定多个时间单元各自对应的目标行为参考概率；目标行为预测模型是基于多个时间单元各自对应的训练样本集训练的，时间单元对应的训练样本集包括在目标应用程序上的注册时长满足该时间单元对应的注册时长的各个注册对象各自对应的训练样本，注册对象对应的训练样本包括特征数据以及目标行为标注数据；针对每个时间单元，根据该时间单元对应的目标行为参考概率，确定在该时间单元对应的参考时长内目标对象的目标行为产生概率。该方法可以准确地对象产生特定行为的概率。
一种数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种电子资源消耗信息预测方法、装置、设备及存储介质-CN202110288853.X在审
发明人： 何远舵 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种电子资源消耗信息预测方法、装置、设备及存储介质，可以应用于云计算领域或人工智能领域，用于解决电子资源消耗信息的预测准确性较低的问题。该方法包括：获得目标账号的目标特征矩阵，其中，所述目标特征矩阵是基于所述目标账号的电子资源历史消耗信息获得的；采用已训练的电子资源预测模型，基于所述目标特征矩阵，分别预测所述目标账号针对各个目标服务节点的使用概率，其中，每个目标服务节点对应一种电子资源参考消耗信息；基于获得的各个使用概率，以及所述各个目标服务节点各自对应的电子资源参考消耗信息，获得所述目标账号的电子资源预测消耗信息。
一种电子资源消耗信息预测方法装置设备存储介质

[发明专利]预测模型的生成方法、装置、设备和可读介质-CN202110793910.X有效
发明人： 何远舵 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种预测模型的生成方法、装置、设备和可读介质。该方法包括：获取训练数据集合，其中，训练数据集合包括至少两个信息渠道中的用户样本；基于训练数据集合，通过目标预测模型预测每个用户样本所对应的预测标注结果；基于训练数据集合，通过渠道分类模型预测每个用户样本所对应的渠道分类结果，其中，渠道分类结果用于表示用户样本来自目标信息渠道的概率；根据每个用户样本所对应的预测标注结果、标注标签以及渠道分类结果，对目标预测模型的模型参数进行更新。该方法在利用来自多个渠道的数据来进行模型训练的前提下，降低训练样本与实际数据的数据偏移对模型预测结果的影响。
预测模型生成方法装置设备可读介质

[发明专利]数据筛选方法、多媒体数据的投放效果预测方法及装置-CN202110587755.6有效
发明人： 何远舵 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请提供了一种数据筛选方法、多媒体数据的投放效果预测方法及装置，涉及人工智能、区块链、云技术及多媒体技术领域。该方法包括：获取多个渠道对应的训练数据集，对于多个渠道中各候选渠道的每个样本，基于其样本输入，确定将该样本作为目标投放渠道的样本时对于训练多媒体数据投放模型的贡献度，并根据该贡献度对其标签进行修正；对于每个候选渠道，根据该渠道的各修正后的标签及目标投放渠道的各标签，确定该渠道与目标投放渠道间的数据偏移；根据各候选渠道对应的数据偏移，从各候选渠道中筛选目标渠道，将目标投放渠道的数据集和目标渠道的数据集作为模型的训练数据集。基于该方案筛选出的训练数据集，能够有效提高投放模型的性能。
数据筛选方法多媒体投放效果预测装置

[发明专利]一种基于模式关联分析的实值时间序列规则发现方法和装置-CN201811080977.3在审
发明人：王亚沙;何远舵;彭广举;初旭;王江涛;赵俊峰;王晓蓉;王继业 -专利权人：北京大学;中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2018-09-17 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模式关联分析的实值时间序列规则发现方法和装置。该方法包括以下步骤：1)针对一个或多个实数值的目标时间序列，利用主题发现技术从中自动提取多种长度的主题模式；2)针对每一对主题模式，根据其在时间序列中出现的位置以及间隔，分析两者之间的配对关系；3)根据一对主题模式的配对结果，对该对主题模式所构成的候选规则进行评分，并选择评分超过预设的阈值的候选规则作为规则。该装置包括主题模式发现模块、主题模式关联分析模块和规则评分模块。本发明能够高效地自动提取蕴含有意义信息的模式；可以根据使用者需求调整模式的偏好；通过模式间的关联关系能够找到有一定关联关系规则，避免了无效规则。
主题模式时间序列方法和装置关联分析关联关系规则发现候选规则自动提取关联分析模块使用者需求调整模式发现模块配对关系配对结果评分模块通过模式意义信息主题发现偏好预设分析

[发明专利]一种基于模式关联分析的实值时间序列规则发现方法和装置-CN201810241305.X在审
发明人：王亚沙;何远舵;彭广举;初旭;王江涛 -专利权人：北京大学
申请日： 2018-03-22 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模式关联分析的实值时间序列规则发现方法和装置。该方法包括以下步骤：1)针对一个或多个实数值的目标时间序列，利用主题发现技术从中自动提取多种长度的主题模式；2)针对每一对主题模式，根据其在时间序列中出现的位置以及间隔，分析两者之间的配对关系；3)根据一对主题模式的配对结果，对该对主题模式所构成的候选规则进行评分，并选择评分超过预设的阈值的候选规则作为规则。该装置包括主题模式发现模块、主题模式关联分析模块和规则评分模块。本发明能够高效地自动提取蕴含有意义信息的模式；可以根据使用者需求调整模式的偏好；通过模式间的关联关系能够找到有一定关联关系规则，避免了无效规则。
主题模式时间序列方法和装置关联分析关联关系规则发现候选规则自动提取关联分析模块使用者需求调整模式发现模块配对关系配对结果评分模块通过模式意义信息主题发现偏好预设分析

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