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[发明专利]产品的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011057562.1有效
发明人：王燚;王莹;魏鑫;李成;李凡东 -专利权人：江苏苏宁物流有限公司
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：所述方法包括：获取售后服务工单的工单信息，工单信息包括待推荐用户的用户信息、作业人员信息和作业产品信息；根据工单信息生成工单标签，工单标签包括待推荐用户的用户特征标签、作业人员特征标签和作业产品特征标签；根据用户特征标签与作业产品特征标签获取第一产品集，第一产品集中包含利用用户特征标签和作业产品特征标签匹配的第一产品；根据作业人员特征标签与作业产品特征标签获取第二产品集，第二产品集中包含利用作业人员特征标签和作业产品特征标签匹配的第二产品
产品推荐方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]风险标签处理方法、装置、风控方法、设备及存储介质-CN202111668941.9在审
发明人：吴杨;向彪;赵占胜 -专利权人：中和农信项目管理有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种风险标签处理方法、装置、风控方法、设备及存储介质，包括：响应风险场景处理请求，获取风险模型对应的训练样本的特征矩阵及其训练样本标签；对训练样本的特征矩阵进行标签化重编码，生成标签化特征矩阵；对标签化特征矩阵进行标签重要度排序，根据排序结果提取多个重要标签；针对每个重要标签，获取重要标签多个历史周期下的真实特征数据，并利用风险模型对获取重要标签多个历史周期下的预测特征数据，基于每个重要标签的组合特征数据，利用最大风险回撤模型计算每个重要标签的风险度。本发明基于最大风险回撤算法，可以自动选定高风险的标签客群，并且可以定期、自动的生成高风险标签客群的监控SQL，进行监控部署。
风险标签处理方法装置设备存储介质

[发明专利]识别标签的方法、装置、设备以及介质-CN202011086888.7在审
发明人：刘瑾莱;文彬;王长虎 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本公开提供了一种识别标签的方法、装置、设备以及介质，该方法包括：获取第一图像的目标特征，该目标特征用于表征该第一图像的视觉特征和至少一个标签的词特征；基于该目标特征，在该至少一个标签中识别该第一图像的标签通过表征第一图像的视觉特征和至少一个标签的词特征的目标特征，在该至少一个标签中识别该第一图像的标签，相当于，不仅能够基于该第一图像的视觉特征识别该第一图像的标签，还能够在识别该第一图像的标签的过程中，基于该至少一个标签的语义以及该至少一个标签之间的关系，使得该第一图像的标签可以具有语义或含义，能够提升标签的识别准确度。
识别标签方法装置设备以及介质

[发明专利]标签体系更新方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110570241.X在审
发明人：李珊 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06F16/38 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理领域，揭露一种标签体系更新方法，包括：对新标签的示例文本进行特征提取，得到新增特征词，并将所述新增特征词与所述新标签的原始特征词进行融合，得到标签特征词；根据所述标签特征词及所述新标签的标签级别将所述新标签与预设的原始标签体系中的标签进行标签文本比对及标签语义比对，得到比对结果；当所述比对结果为标签不重复时，将所述新标签根据所述标签级别加入所述原始标签体系，得到新标签体系。本发明还提出一种标签体系更新装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高标签体系更新的效率。
标签体系更新方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种适用于多标签分类的ML‑kNN改进方法和系统-CN201710278015.8在审
发明人：刘鹏鹤;孙晓平;孙毓忠 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2017-04-25 - 公布日： 2017-09-05 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种适用于多标签分类的ML‑kNN改进方法和系统，包括在原始数据集中统计每类标签的样本总数，作为标签样本数，在每类标签的样本中统计每类特征的样本总数，作为特征样本数，并根据该标签样本数和该特征样本数计算特征标签权重，其中每个特征对应一个特征值；将该原始数据集中每条样本拆分为多个具有单一标签的原始单标签样本，并根据该特征标签权重对每条该原始单标签样本的特征值进行更新，生成第一数据集；获取待预测的待测样本，将待测样本拆分为具有单一标签的待测单标签样本，根据该第一数据集依次对该待测单标签样本的标签进行预测，确定该待测样本的标签集合。由此本发明使得样本在多标签分类上的预测结果更加精确。
一种适用于标签分类 ml knn 改进方法系统

[发明专利]标签预测模型训练方法及装置-CN202211109955.1在审
发明人：程丁儒;李红敏;王豪杰;王琳 -专利权人：恒生电子股份有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本说明书提供标签预测模型训练方法及装置，其中标签预测模型训练方法包括：确定文本语料包含的文本特征，以及文本特征对应的特征标签；根据所述文本特征和所述特征标签生成特征标签节点，并根据所述特征标签节点构建链状结构的多链无向图，其中，所述多链无向图中的每个节点对应至少两条边；在多链无向图中确定至少一个子图，根据每个子图与所述多链无向图之间的分布关系构建目标函数；根据目标函数、所述文本特征以及所述特征标签，对初始标签预测模型进行调参，直至获得满足训练条件的目标标签预测模型。实现了基于多链无向图进行模型训练时，将特征标签之间的上下文联系作为标签预测的参考条件，进而提高了对文本进行标签预测的准确率。
标签预测模型训练方法装置

[发明专利]视频标签推荐模型的训练方法和确定视频标签的方法-CN202110754370.4有效
发明人：叶芷;唐鑫;王贺伟;葛利 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种视频标签推荐模型的训练方法和确定视频标签的方法、装置、电子设备和存储介质，应用于人工智能技术领域，具体应用于语音识别、自然语言处理、计算机视觉和智能推荐技术领域。其中，视频标签推荐模型包括视频提取网络和标签特征提取网络。该视频标签推荐模型的训练方法包括：采用视频特征提取网络，获得视频样本的第一视频特征；以作为正样本的第一标签作为标签特征提取网络的输入，获得第一标签的第一特征；以作为负样本的第二标签作为标签特征提取网络的输入，获得第二标签的第二特征；以及基于第一视频特征、第一特征、第二特征和预定损失函数，对视频标签推荐模型进行训练。
视频标签推荐模型训练方法确定

[发明专利]一种图结构数据节点分类方法、装置及电子设备-CN202111651405.8在审
发明人：杨一帆;余晓填;王孝宇 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请提供一种图结构数据节点分类方法、装置及电子设备，该方法包括：将图结构数据输入到预设的图神经网络模型，得到图结构数据中各节点的特征；针对图结构数据中的每个带标签节点，根据各带标签节点的特征，确定各带标签节点的预测标签；依据带标签节点的预测标签和真值标签之间的残差，对带标签节点的特征进行修复，得到各带标签节点的目标特征；根据各带标签节点的目标特征和各带标签节点与无标签节点之间的图连接关系，对各无标签节点的特征进行调整；根据各无标签节点调整后的目标特征，确定图结构数据的节点分类结果。消除了图神经网络模型所导致节点特征过平滑问题对节点分类造成的影响，提高了图结构数据的节点分类结果的准确性。
一种结构数据节点分类方法装置电子设备

[发明专利]一种数据处理方法及其装置-CN201611101349.X有效
发明人：范正洁;熊龙 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团公司
申请日： 2016-12-02 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种数据处理方法，所述方法包括：获取基准标签树和待融合标签树；从所述待融合标签树中选取出待融合标签，从所述基准标签树中选取出与所述待融合标签对应的基准标签；获取所述待融合标签的标签特征，和与所述待融合标签具有关联关系的至少一个上一级标签的标签特征；以及，获取所述基准标签的标签特征，和与所述基准标签具有关联关系的至少一个上一级标签的标签特征；基于标签特征，将所述待融合标签与所述基准标签进行匹配，并至少基于匹配结果确定出所述待融合标签插入到所述基准标签树中的合并位置，以便于将所述待融合标签树与所述基准标签树进行合并处理。
一种数据处理方法及其装置

[发明专利]影片媒资打标签处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211642725.1在审
发明人：孟金波 -专利权人：广州欢网科技有限责任公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/78 文献下载
摘要：本申请涉及影片媒资打标签处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于影片媒资打标签技术领域。本申请对影片媒资数据进行处理，得到影片媒资综合特征矩阵；针对影片媒资综合特征矩阵，通过训练好的卷积神经网络，利用预先配置的标签综合特征矩阵进行特征拟合处理，得到影片媒资数据的候选标签以及候选标签的特征拟合评分，基于影片媒资数据的候选标签以及候选标签的特征拟合评分，利用预定义的标签体系，得到标签体系的各标签分类中的前N个高评分候选标签；按照标签体系的各标签分类，使用所得到的各标签分类中的前N个高评分候选标签，为影片媒资数据配置标签。通过本申请，有助于解决影片媒资打标签存在标准不同、标签质量无法保证等问题。
影片媒资打标签处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种标签文本处理方法、装置及设备-CN202211144636.4在审
发明人：孙佳;袁泽寰 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F16/45 文献下载
摘要：本申请公开了一种标签文本处理方法、装置及设备，在该方法中在获取到新增标签文本后，获取新增标签文本对应的多媒体信息的第一多媒体特征。计算第一多媒体特征与标签库中已有标签文本对应的第二多媒体特征之间的第一相似度。如果第一多媒体特征与各个第二多媒体特征之间的第一相似度均小于第一相似度阈值，代表新增标签文本与标签库中的已有标签文本均存在比较大的区别，并不是已有标签文本的相似标签。此时可以将新增标签文本以及对应的第一多媒体特征添加到标签库中，实现新增标签文本与对应的多媒体特征的快速入库。
一种标签文本处理方法装置设备

[发明专利]一种基于深度端对端示例差异化的零样本多标签分类方法-CN201811495479.5有效
发明人：冀中;李慧慧;庞彦伟 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于深度端对端示例差异化的零样本多标签分类方法，训练阶段包括：训练多示例特征提取网络；提取训练样本对应的标签特征；视觉特征到标签特征空间的跨模态映射网络训练，用于实现多模态融合，并挖掘标签与标签间、样本与标签间的关联关系；训练样本的标签和测试样本的标签各标签之间的约束模块；训练阶段的最终目标函数的优化。测试阶段直接利用训练阶段所获取的端对端网络实现零样本多标签分类包括：利用多示例特征提取网络提取测试样本多示例特征；提取测试样本对应的标签特征；测试样本多标签分类。本发明能对未标记图像实现多标签图像标注。
一种基于深度示例异化样本标签分类方法

[发明专利]快递行业画像的生成方法、装置、设备及存储介质-CN202010944984.4在审
发明人：陈玉芬;夏扬;李培吉 -专利权人：上海东普信息科技有限公司
申请日： 2020-09-10 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：快递行业画像的生成方法包括：基于预置的分词器将原始快递数据中的语段进行切分，得到词语语料，通过对词语语料进行计算处理，得到处理数据；利用预置的特征提取器对处理数据进行特征提取，得到特征向量，根据特征向量确定处理数据对应的特征标签；通过预置的聚类算法对特征标签进行分类分析，得到多维度的权重标签，权重标签至少包括平台标签、地址标签、时间标签、商品标签、用户标签和商户标签；采用预置画像生成器对权重标签进行预测，得到预测标签，通过特征标签、权重标签和预测标签构建快递行业画像。
快递行业画像生成方法装置设备存储介质

[发明专利]用于确定文本数据的标签的方法和设备-CN202111545363.X在审
发明人：赵新歌;凌悦;付宇 -专利权人：胜斗士（上海）科技技术发展有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提出用于确定文本数据的标签的方法和设备。该方法包括获取文本数据；提取文本数据的文本特征；将文本特征和标签嵌入特征融合为融合特征，其中该标签嵌入特征根据待预测的多个标签的层级关系确定；以及基于融合特征从多个标签中确定与文本数据相关联的至少一个标签本申请的方案能够充分考虑标签体系中的标签相互关系的影响，提高文本数据的标签确定和分类的准确性。
用于确定文本数据标签方法设备

[发明专利]用户特征标签的统计方法以及装置-CN201810319218.1有效
发明人：王昉;雷振;应磊 -专利权人：口碑(上海)信息技术有限公司
申请日： 2018-04-11 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请公开了一种用户特征标签的统计方法，包括：根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集；获取所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息；利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；其中，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。所述用户特征标签的统计方法通过深入业务方所处的业务领域，有针对性的指导业务方收集用户数据，使业务方对服务的用户群体有更加深入的了解，指导业务方进行合理的营销推荐，提升业务方的服务质量。
用户特征标签统计方法以及装置