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[发明专利]基于行为感知图神经网络的推荐处理方法、服务器及介质-CN202111516634.9在审
发明人：骆锦潍;何铭凯;潘微科;明仲 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了基于行为感知图神经网络的推荐处理方法，服务器及介质，具体包括：将获取的各异构行为会话分为目标行为序列以及辅助行为序列。基于目标行为序列，通过预先构建的同构行为转换图学习得到目标行为序列物品表征，并通过目标行为序列物品表征计算得到目标行为序列表征；基于辅助行为序列，通过预先构建的同构行为转换图以及异构行为转换图学习得到辅助行为序列物品表征，并进一步计算得到辅助行为序列表征；基于所述目标行为序列表征以及辅助行为序列表征，融合得到会话表征，进一步得到物品的预测分数，并根据预测分数向用户推荐物品。通过构建异构行为转换图使辅助行为序列对目标行为序列的贡献更加清晰，提高推荐准确度。
基于行为感知神经网络推荐处理方法服务器介质

[发明专利]一种推荐方法以及装置-CN202211565705.9在审
发明人：郭威;孟昶;郭慧丰;唐睿明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请提供一种推荐方法以及装置，通过压缩交互图卷积网络挖掘高阶关系，得到解耦的高阶行为表征，使后续可以充分利用用户的行为信息，提高推荐准确度。该方法包括：首先，获取行为表征集合，行为表征集合包括用户的多种行为的表征；随后，将行为表征集合作为压缩交互图卷积网络的输入，输出多种表征数据，其中，压缩交互图卷积网络用于对用户的多种行为的表征进行编码得到多种高阶交互图，并从多种高阶交互图中筛选出每种行为对应的至少一种高阶交互图，通过每种行为对应的至少一种高阶交互图得到多种表征数据；通过多种表征数据获取推荐信息，推荐信息包括针对用户进行推荐的信息，如推荐音乐、推荐应用程序
一种推荐方法以及装置

[发明专利]基于用户长短期行为表征的内部威胁检测方法及装置-CN202110777639.0在审
发明人：叶晓俊;黄嘉豪;卢晨辉 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于用户长短期行为表征的内部威胁检测方法及装置，其中，方法包括：采集多种异构的用户活动日志数据，抽取原始日志数据，并将异构用户活动日志数据转化为预设格式的数据；构建活动表征，并且按时间顺序生成用户活动表征序列，通过对活动序列建模为每个时刻生成该时刻的短期行为表征；获取用户短期行为表征和用户长期行为表征，并基于用户短期行为表征和用户长期行为表征对用户长期行为模式建模，以利用建模得到的模型对内部危险进行异常预测本申请实施例可以统一描述的日志数据格式与行为表征方法，并应用了对比学习思想设计学习任务来指导模型对用户的长期行为和短期行为模式进行建模，来解决当前内部威胁检测领域所面临的问题。
基于用户短期行为表征内部威胁检测方法装置

[发明专利]保护数据隐私的两方联合训练预测模型的方法及装置-CN202211507939.8有效
发明人：赵闻飙;吴若凡 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种保护数据隐私的两方联合训练预测模型的方法及装置，其中第一方和第二方对应部署预测模型中的序列表征层和预测层。所述方法应用于第一方，包括：利用序列表征层处理其持有的用户行为序列，其中包括样本用户在T个时刻做出的T个行为，具体地，利用行为表征子层确定T个行为对应的T个行为表征；利用注意力子层确定该T个行为表征对应的T个注意力权重，并用其对T个行为表征进行加权求和，得到原始序列表征；利用加噪子层对该原始序列表征添加基于行为个数T而确定的差分隐私噪声，得到加噪序列表征；从第二方接收其基于该加噪序列表征、其持有的对应用户行为序列的序列标签和预测层而确定的针对序列表征层的训练梯度
保护数据隐私联合训练预测模型方法装置

[发明专利]一种基于教师非言语行为的教学过程评价方法-CN202111002386.6在审
发明人：刘海;张昭理;李林峰;赵万里;张胜强;时振武;童宇航;吴远芳 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于教师非言语行为的教学过程评价方法，包括以下步骤：1)非言语行为数据采集，获取教学课堂中教师的非言语行为数据；2)采用行为特征矩阵对教师教学非言语行为进行全方位表征量化；3)行为特征分类器训练：使用情绪标签训练分类器，得到相应教师类人格型特征表征、课堂非言语行为特征表征；4)根据某一特定教师非言语行为采集数据，进行特征表征和特征分解，得到教师本身的特征表征和课堂行为特征表征，并将两者的特征向量相乘本发明通过情绪、身势、生理信号三种模态数据，建立全面、精准的教师课堂非言语行为的刻画，建立了基于教师非言语行为的教学过程的定量评价框架。
一种基于教师言语行为教学过程评价方法

[发明专利]风险识别方法、系统及装置-CN202011432613.4在审
发明人：陈晓娟 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种针对用户的风险识别方法，包括：先获取第一用户的多视图数据，其中包括用户画像信息，含有第一用户节点的关系网络图，以及针对特定行为的行为数据；接着，将多视图数据输入风险识别系统，其中画像表征网络处理用户画像信息，得到画像表征向量；图神经网络处理对关系网络图进行图嵌入处理，得到第一用户节点的图嵌入向量；行为表征网络处理行为数据，得到行为表征向量；表征融合网络至少对画像表征向量、图嵌入向量和行为表征向量进行处理，得到其中各个向量对应的权重，并利用该权重进行对应向量的加权融合，得到融合表征向量；风险识别网络处理融合表征向量，得到风险识别结果。
风险识别方法系统装置

[发明专利]一种基于用户行为大数据分析的电商服务推送方法及系统-CN202211564743.2有效
发明人：钟攀峰;崔培光;林国辉;程咏诗 -专利权人：广东南粤分享汇控股有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06Q30/0251 文献下载
摘要：本申请实施例提供的基于用户行为大数据分析的电商服务推送方法及系统，处理的过程中对拟分析的用户行为数据日志进行多分析维度的用户行为数据表征向量的挖掘，然后衡量每一类分析维度的数据对于用户行为分析的影响程度，依据各个分析维度的用户行为数据表征向量和对应的影响程度，获取用于确定日志分析结果的各分析维度的选定表征向量。通过掌握每一类分析维度的用户行为数据表征向量对用户行为分析造成对应程度的影响，令对用户行为分析影响程度大的数据的表征向量能够得到更好的应用，减少影响程度小的数据的表征向量的应用，以依据各个分析维度的选定表征向量增强用户行为分析的准确性
一种基于用户行为数据分析服务推送方法系统

[发明专利]用户行为信息挖掘的方法及用户行为风险识别的方法-CN202211207090.2在审
发明人：刘芳卿 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种用户行为信息挖掘的方法和装置，以及一种用户行为风险识别的方法和装置。该用户行为信息挖掘的方法的一具体实施方式包括：获取多个用户的多条无风险的样本行为序列，各样本行为序列的结束行为是预设行为；采用表征模型对各条样本行为序列进行基于自注意力的编码处理，得到各条样本行为序列对应的向量表征；对得到的多条向量表征进行聚类，得到多个类簇；针对各类簇，选取各类簇中的至少一条向量表征存储到无风险模式表征集合中。
用户行为信息挖掘方法风险识别

[发明专利]一种基于无线信号的船舶值班人员警觉性表征评估方法-CN202310483640.1有效
发明人：陈默子;殷博文;裴大帅;刘克中;杨星;张胜凯;曾旭明 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无线信号的船舶值班人员警觉性表征评估方法，包括：获取与环境无关的值班人员活动信息矩阵；构建值班人员行为活动表征提取网络，提取值班人员行为连续型表征向量；构建值班人员行为活动表征解析网络，将值班人员行为连续型表征向量投影到更低纬度的表征空间；通过学习表征空间中潜在的行为活动分布，输出值班人员行为类型以及行为发生时间；构建值勤警觉性评估模块，对值班人员序列的警觉性评估；根据值班人员行为类型以及行为发生时间
一种基于无线信号船舶值班人员警觉性表征评估方法

[发明专利]一种入侵检测方法及装置-CN201911056226.2有效
发明人：王健;顾成杰 -专利权人：新华三技术有限公司合肥分公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：方法包括：获取用户当前输入目标账户的口令信息的当前行为信息；根据当前行为信息，获取当前行为信息表征的多个输入行为参数的当前参数值，并将多个输入行为参数的当前参数值组成当前行为向量；将当前行为向量输入预设的入侵检测模型，得到当前行为信息所表征的输入行为的检测结果，检测结果为当前行为信息所表征的输入行为是入侵行为，或检测结果为当前行为信息所表征的输入行为是正常行为。应用本申请实施例提供的技术方案，能够解决现有事后行为审计分析，不能达到有效保护核心资产的问题，提高信息系统的安全防御性能。
一种入侵检测方法装置

[发明专利]模型的训练方法、表征信息的获取方法和路线规划方法-CN202110409953.3在审
发明人：徐龙飞;陈超;崔恒斌 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开实施例涉及一种表征信息获取模型的训练方法和装置、表征信息的获取方法和装置、路线规划方法和装置，以及电子设备、计算机存储介质和计算机程序产品。该训练方法包括：获取待表征对象的导航行为特征序列，导航行为特征序列包括至少两次导航行为的规划路线的特征信息，以及实际行驶路线的特征信息；获取对象的每次导航行为的实走覆盖率最大的规划路线的特征信息，对象包括待表征对象和除待表征对象外其他对象；基于待表征对象的导航行为特征序列，以及对象的每次导航行为的实走覆盖率最大的规划路线的特征信息，生成训练样本；用训练样本对表征信息获取模型进行训练，获取训练后的表征信息获取模型，能够得到较为精准的表征信息获取模型
模型训练方法表征信息获取路线规划

[发明专利]行为预测模型的训练方法、风险行为预测方法和装置-CN202210757609.8在审
发明人：吕乐;张长浩;傅幸;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本说明书实施例描述了行为预测模型的训练方法、风险行为预测方法和装置。根据实施例的方法，可以在训练行为预测模型时获取样本行为事件的类型标识以及样本行为事件所发生的时间信息。然后将样本行为事件在连续的时间域上进行表征，进而根据在连续时间域上表征后的行为事件表征训练行为预测模型，以对行为预测模型输出的类型标识和时间的预测值进行优化。通过将样本行为事件在连续的时间域上表征，实现了行为事件和其所发生的的时间的关联，使得模型能够充分学习到行为事件和其所发生的时间所呈现出的规律和周期性的特征，从而能够提高风险行为预测的准确性。
行为预测模型训练方法风险装置

[发明专利]产品推荐模型训练方法、产品推荐方法、装置及存储介质-CN202310916653.3在审
发明人：石雨菲;熊万强;吴军;梅鵾 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本说明书公开了一种产品推荐模型训练方法、产品推荐方法、装置及存储介质，其中，该方法通过对至少一个用户历史行为序列进行数据增强，得到可以表征不同用户之间的第一表征距离值以及相同用户之间的第二表征距离值的至少两种增强历史行为序列，接着，利用第一表征距离值以及第二表征距离值确定产品推荐模型的损失函数的损失值，并且，基于可以表征第一表征距离值以及第二表征距离值的损失函数的损失值训练产品推荐模型，从而不断调整产品推荐模型，进而调整增强历史行为序列，以使增强历史行为序列更加贴近真实用户的行为兴趣偏好，直到产品推荐模型收敛。
产品推荐模型训练方法装置存储介质

[发明专利]数据分类方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202011075308.4在审
发明人：薛淼;孟格思;李敏;王瑜 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种数据分类方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及计算机技术领域，终端侧程序可以记录用于表征用户的行为的数据，同样的，该数据对应的目标行为数据集也可以用于表征用户的行为，因此，根据目标行为数据集确定的目标行为特征同样可以用于表征用户的行为，进而，可以基于预先训练的行为分类模型和目标行为特征，预测用于表征用户行为方式的目标行为类别，另外，由于预先训练的行为分类模型的训练样本集中包括生成样本(也就是由行为特征样本生成模型生成的虚拟样本)，使得训练样本集中的样本数量充足，即可以使得行为分类模型可以得到充分的训练，进而使得训练后的行为分类模型可以更准确的预测用户的行为类别。
数据分类方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]基于图神经网络的信贷风险企业识别方法和装置-CN202310072663.3有效
发明人：张一超 -专利权人：张一超
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：所述方法包括：以目标企业为中心节点，构建行为关系图；获取行为关系图的属性编码、行为编码和时间编码；将属性编码、行为编码和时间编码输入双层编码器，获得邻居表征；将邻居表征输入单层编码器，获得节点表征；将节点表征输入分类器根据本公开，可将目标企业在多个时间与其他对象发生的交互行为表达在一个行为关系图中，提升了图结构的表示效率，并可通过行为编码表示异构的行为，通过时间编码表示多个行为发生的时间，解决了难以表达时间信息和行为信息的问题
基于神经网络信贷风险企业识别方法装置

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