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[发明专利]基于特征增强的推荐系统神经网络训练方法及装置-CN202010197501.9有效
发明人： 施韶韵;张敏;郝斌;李大任;张瑞;于新星;单厚智;刘奕群;马少平 -专利权人：清华大学;智者四海（北京）技术有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：本公开涉及一种基于特征增强的推荐系统神经网络训练方法及装置，所述方法包括：将第一训练集中的多个第一样本，输入第t轮待训练的神经网络中进行处理，得到与多个第一样本对应的预测分值；根据多个第一样本的特征信息及与多个第一样本对应的预测分值，分别确定神经网络对各个属性的关注度；根据关注度阈值及神经网络对各个属性的关注度，分别确定各个属性的增强概率；根据第一增强率及增强概率，从多个第一样本的特征信息中，确定出待更新的特征信息；根据待更新的特征信息及噪声特征值，更新第一训练集中的第一样本，得到更新后的第二训练集；根据第二训练集，对神经网络进行第t轮训练。本公开的实施例可提高神经网络的鲁棒性。
基于特征增强推荐系统神经网络训练方法装置

[发明专利]数据处理方法、装置和电子设备-CN202210346247.3在审
发明人：谢悦湘;施韶韵;王桢;丁博麟;李雅亮;张敏 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种数据处理方法、装置和电子设备，该数据处理方法包括：获取目标对象的属性数据，目标对象包括：图像、文本、语音或用户中的一项；将属性数据输入预测模型进行分析处理，得到属性数据对应的目标预测结果以及得到目标预测结果的目标分析依据，其中，预测模型包括：多条规则链，每条规则链具有对应的预测结果和分析依据，目标预测结果是根据目标规则链对应的预测结果确定的，目标分析依据是根据目标规则链对应的分析依据确定的，属性数据满足目标规则链对应的分析依据。本申请实施例中，能够在属性数据满足目标规则链对应的分析依据时，即可确定目标预测结果的同时确定得到目标预测结果对应的目标分析依据。
数据处理方法装置电子设备