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[发明专利]训练用户兴趣挖掘模型、用户兴趣挖掘的方法和装置-CN202110747531.7有效
发明人：王伟帆;程晓程;刘子奇;林宇;申月;张志强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种训练用户兴趣挖掘模型、用户兴趣挖掘的方法和装置，方法包括：获取多个样本用户构成的关系网络图，关系网络图中具有社交关系的两个样本用户之间具有连接边；根据用户的行为日志特征，确定其初始用户表征向量；将多个样本用户分别对应的初始用户表征向量和关系网络图输入所述图神经网络，得到目标用户的融合用户表征向量；将多个样本用户分别对应的融合用户表征向量输入兴趣分布预测网络，得到各样本用户分别对应的兴趣分布参数；调整网络参数，使得兴趣分布参数所表征的预测兴趣分布与已知的用户兴趣先验分布之间的分布差异减小。对于不活跃的用户，也能有效挖掘用户兴趣。
训练用户兴趣挖掘模型方法装置

[发明专利]行为预测系统的更新方法及装置-CN202010762440.6有效
发明人： 程晓程;曹绍升;申月;刘子奇;李强;张志强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种行为预测系统的更新方法，其中行为预测系统包括多个推荐领域各自对应的对象表征模型、领域用户表征模型和行为预测模型，还包括通用用户表征模型和领域判别模型。该方法包括：首先，获取与该多个推荐领域对应的多个训练样本，其中各个训练样本包括推荐对象的对象特征、用户的用户特征，以及指示该用户是否对该第一推荐对象做出特定行为的样本标签；接着，利用行为预测系统对多个训练样本进行处理，从而得到对应的多个行为预测损失和多个领域判别损失，进而确定综合损失，该综合损失与该多个行为预测损失分别正相关，且与该多个领域判别损失分别负相关；然后，利用综合训练损失，调整该行为预测系统中各个模型的模型参数。
行为预测系统更新方法装置

[发明专利]一种面向文本的领域术语与术语关系抽取方法-CN201110312280.6有效
发明人：郑庆华;刘均;罗俊英;程晓程 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2011-10-15 - 公布日： 2012-02-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向文本的领域术语与术语关系抽取方法，其特征在于，包括下述步骤：首先对原始语料进行预处理，获得候选词集，包括分句、分词及词性标注，干扰词过滤；其次，从原始语料和互联网中提取出术语特征，并结合双模型结构算法，从候选词中分离出术语；然后，采用倒排索引的方法构建术语词典，并利用最长匹配算法，标注待识别文本中的术语；最后，根据多维度节点标记规则，通过条件随机场模型进行多层次标记序列标注，得到待识别文本中术语间的关系。
一种面向文本领域术语关系抽取方法

[发明专利]一种面向网页的不良Web内容识别方法-CN201110312691.5有效
发明人：郑庆华;刘子奇;刘均;田振华;程晓程 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2011-10-15 - 公布日： 2012-01-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向网页的不良Web内容识别方法，按照如下步骤：(1)以待识别的网页Page为输入，提取网页视觉结构信息、HTML标签信息、链接信息以及正文信息；(2)采用2层识别模型识别该Page是否是不良内容网页：首先采用面向网页结构的不良内容识别模型判别Page，如果Page判为不良则输出；否则采用面向网页文本内容的识别模型判别Page并输出结果；面向网页结构的不良内容识别模型采用决策树模型学习不良网页在页面结构中的规律并完成分类。面向网页文本内容的识别模型基于色情词典采用规则过滤明显为正常的网页，对剩下的疑似色情网页要区分的性知识类网页和真正色情网页，构建正负例比例1∶1的训练数据，抽取特征词采用SVM分类模型学习规律并完成最终识别。
一种面向网页不良 web 内容识别方法