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[发明专利]一种用户行为偏好积分处理方法、系统及设备-CN202210182260.X在审
发明人：李延平 -专利权人：优地网络有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/9035 文献下载
摘要：本申请提供一种用户行为偏好积分处理方法、系统及设备，涉及用户行为分析技术领域，能够快速并准确地得到有效的用户行为偏好积分值，使得用户推荐系统快速并准确地为用户提供推荐服务。该方法包括：提取用户行为偏好特征信息，用户行为偏好特征信息包括用户行为偏好完整度特征和用户行为偏好持续性特征；通过具有可调参数的用户行为偏好积分公式，对用户行为偏好特征信息进行积分计算，得到第一用户行为偏好积分值；向用户推荐系统发送第一用户行为偏好积分值，第一用户行为偏好积分值，用于指示用户推荐系统根据第一用户行为偏好积分值确定推荐目标。
一种用户行为偏好积分处理方法系统设备

[发明专利]模型训练方法、内容推荐方法、装置、介质、设备、产品-CN202310106336.5在审
发明人：鲁沛瑶;郑楷涛;陈鸿翔;罗川江 -专利权人：杭州网易云音乐科技有限公司
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04N21/466 文献下载
摘要：本申请公开一种模型训练方法、内容推荐方法、装置、介质、设备、产品，该直播内容推荐方法包括：获取目标对象的多个直播行为特征编码，多个直播行为特征编码用于表征目标对象针对直播前曝光内容的行为特征以及目标对象针对直播实际内容的行为特征；基于预设偏好确定模型，以多个直播行为特征编码作为预设偏好确定模型的输入，确定目标对象的第一直播偏好度和第二直播偏好度，并根据第一直播偏好度和第二直播偏好度确定目标对象的综合直播偏好度，其中，第一直播偏好度用于表征目标对象针对直播前曝光内容的偏好度，第二直播偏好度用于表征目标对象针对直播实际内容的偏好度；根据目标对象的综合直播偏好度对目标对象进行直播内容推荐。
模型训练方法内容推荐装置介质设备产品

[发明专利]导航路线偏好获取方法和装置、导航路线推荐方法和装置-CN202210343950.9在审
发明人：王磊 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开实施例公开了导航路线偏好获取方法和装置、导航路线推荐方法和装置。导航路线偏好获取方法包括：获取同一导航对象在不同时刻的导航路线中实走覆盖率最大的导航路线作为目标导航路线；获取所述目标导航路线的路线特征以及与所述路线特征关联的统计环境特征作为所述目标导航路线对应时刻的路线偏好特征；基于不同时刻对应的所述路线偏好特征，获取路线偏好特征序列；将所述路线偏好特征序列作为机器学习模型的输入，通过所述机器学习模型，得到所述导航对象的路线偏好向量，可以采用新的路线特征表征方式以完成路线偏好学习，从而真实、全面地反映导航对象的个性化路线偏好。
导航路线偏好获取方法装置推荐

[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN201911413626.4在审
发明人：王子一;许大宇 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备，方法包括：确定用户对目标集中每个目标的第一偏好值和每个目标包含的属性特征，以生成用户对目标集的第一偏好值集和属性特征集；根据第一偏好值集和属性特征集确定用户对每个属性特征的第二偏好值，以生成第二偏好值集；根据第二偏好值集和每个目标包含的属性特征确定用户对每个目标的第三偏好值，以生成第三偏好值集；根据第三偏好值集中满足预定条件的第三偏好值和预定协同过滤推荐模型确定推荐给用户的目标。本公开实施例提供的方法对现有偏好值进行了更精细的数据处理，进而得到更合理的偏好值，以能够推荐更准确的目标。
数据处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种群组活动推荐方法、装置、服务器及计算机存储介质-CN201811297604.1有效
发明人：孟祥武;张玉洁;杜雨露;吕鹏涛 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2018-11-01 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种群组活动推荐方法、装置、服务器及计算机存储介质，方法包括：获取群组中的一个用户；确定用户对候选活动的举办时间的偏好、举办地的地理位置偏好、举办地的场地偏好、活动内容偏好、直接社交偏好、间接社交偏好；将各偏好组成用户对候选活动的偏好；组合群组中各用户对候选活动的偏好，获取群组对候选活动的特征组合；确定特征组合中各用户对候选活动的偏好的权重；根据群组对候选活动的特征组合、特征组合中各用户对候选活动的偏好的权重
种群活动推荐方法装置服务器计算机存储介质

[发明专利]基于用户长短期偏好的分层注意力网络序列推荐方法-CN202310278406.5在审
发明人：吴扬红 -专利权人：中银金融科技有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供一种基于用户长短期偏好的分层注意力网络序列推荐方法，包括：获取目标用户的用户特征信息，基于所述用户特征信息确定该目标用户所关联的历史物品特征信息；将所述用户特征信息和历史物品特征信息输入至用户偏好模型中，得到所述目标用户对所述历史物品的长期偏好信息以及短期偏好信息，并对所述长期偏好信息和短期偏好信息进行加权得到混合偏好信息；基于所述混合偏好信息和物品特征信息确定所述历史物品的预测得分，基于所述预测得分确定待推荐物品，将所述待推荐物品推荐给所述目标用户；其中，所述用户偏好模型是基于注意力机制构建，并基于用户样本、物品样本以及所述用户样本对应的物品交互记录进行训练得到的。
基于用户短期偏好分层注意力网络序列推荐方法

[发明专利]一种匿名信息跨域推荐方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210514538.9有效
发明人：邢家辉;黄毓桦;李宫怀;谢浩龙 -专利权人：深圳创源互动科技有限公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及区块链领域，揭露一种匿名信息跨域推荐方法、装置、电子设备以及存储介质，所述方法包括：获取终端用户的用户信息，根据用户信息，分析终端用户的用户偏好；将用户偏好上传预构建的区块链网络中的信息存储节点，以根据用户偏好，通过信息存储节点计算终端用户的偏好特征；将所述偏好特征传输至预构建的区块链网络中的信息共享节点，以通过所述信息共享节点匹配偏好特征的相似特征；查询相似特征对应的偏好信息，并对偏好信息进行匿名处理得到匿名信息；利用预构建的区块链网络中的跨域节点对匿名信息进行跨域处理，得到目标信息，将目标信息返回至偏好特征对应的终端用户。
一种匿名信息推荐方法装置电子设备存储介质

[发明专利]事务信息推荐方法、装置、存储介质、产品及电子设备-CN202310904983.0在审
发明人：黎经元;张跃;林轩;杨新星;周鸽;李龙飞;陈鸿;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了一种事务信息推荐方法、装置、存储介质、产品及电子设备，其中，方法包括：获取时段偏好模型，所述时段偏好模型用于计算用户对不同时段的事务信息的偏好分数，基于目标用户的用户特征和曝光事务信息的时效性特征，获得所述目标用户的时效性偏好向量，所述曝光事务信息为曝光于所述目标用户的事务信息，采用所述时效性偏好向量对所述时段偏好模型进行参数调制处理，获得目标偏好模型，基于所述用户特征和目标事务信息的内容特征，采用所述目标偏好模型对所述目标用户进行偏好预测处理，获得所述目标用户对所述目标事务信息的偏好分数，基于所述偏好分数，确定针对所述目标用户的所述目标事务信息的推荐策略。
事务信息推荐方法装置存储介质产品电子设备

[发明专利]基于层次型文本交互的商品评分预测方法-CN202310104383.6在审
发明人：温家辉;王璐;张光达;王会权;郝锋;张拥军 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次型文本交互的商品评分预测方法，包括：确定用户和商品，获取用户和商品的历史评论文本和隐特征向量；获取历史评论文本对应的特征向量；根据特征向量，获取用户初始偏好特征和商品初始属性特征；融合用户的历史评论文本对应的特征向量和商品初始属性特征，获取用户交互偏好特征；融合商品的历史评论文本对应的特征向量和用户初始偏好特征，获取商品交互属性特征；融合用户初始偏好特征和用户交互偏好特征，获取用户偏好特征；融合商品初始属性特征和商品交互属性特征，获取商品属性特征；对用户偏好特征和商品属性特征之间的交互进行建模，获取用户对商品的预测评分。
基于层次文本交互商品评分预测方法

[发明专利]用户偏好分析方法、装置及可读存储介质-CN202010370027.5有效
发明人：王斌;肖建荣;吴仍康 -专利权人：中国平安财产保险股份有限公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06Q40/08 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能，揭露一种用户偏好分析方法，包括：获取用户静态数据集，利用相关性分析法从用户静态数据集中筛选第一特征数据集；根据用户偏好静态模型对第一特征数据集计算，得到静态偏好权重；获取用户动态数据集，将用户动态数据集与第一特征数据集结合，生成第二特征数据集；根据用户偏好动态模型对第二特征数据集计算得到动态偏好权重；根据所述特征数据集及权重建立用户偏好分析模型，并执行用户偏好分析。本发明还提出一种用户偏好分析装置、电子设备以及存储介质。本发明可以解决用户偏好分析时，用户特征信息浪费的问题。
用户偏好分析方法装置可读存储介质

[发明专利]面向用户偏好的配色方法-CN201510170412.4在审
发明人：胡国生;盛艾 -专利权人：中国美术学院
申请日： 2015-04-10 - 公布日： 2015-09-09 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种面向用户偏好的配色方法，属于计算机辅助设计和色彩设计领域，涉及用户的色彩偏好特征获取和符合偏好的色彩搭配方案生成。该方法通过描述色彩搭配方案各颜色的色相均值、纯度均值、明度均值、色相跨度、纯度跨度和明度跨度这六个参数，评价用户的色彩搭配偏好特征，并依据其特征生成对应的色彩搭配方案。实施步骤包括：生成采样色彩方案库；将色彩方案库以图形浏览的方式让用户浏览与选取；分析用户根据个人偏好选取的色彩方案，计算出该用户的色彩方案偏好特征参数；根据该偏好参数生成符合该用户偏好的色彩方案(图1)该方法将个人的色彩搭配偏好特征通过一种全局的色彩关系值表示，因此适合用于为用户提供多色搭配偏好方案。
面向用户偏好配色方法

[发明专利]评估用户业务偏好方法、用户投资风险偏好方法及装置-CN201610184693.3在审
发明人：丁杨;王婧;孙思哲 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2016-03-28 - 公布日： 2017-10-10 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种评估用户业务偏好、用户投资风险偏好方法及装置。该方法包括获取用户在业务操作中产生的特征向量，所述特征向量的组成元素中包含所述用户在所述业务操作中产生的至少一个业务偏好指标值；根据预设规则对所述特征向量进行处理，得到所述用户对所述业务操作的偏好程度，并根据所述偏好程度评估所述用户对于所述业务的偏好，其中，所述预设规则是通过用户在所述业务操作中产生的特征向量和用户对所述业务的偏好程度经过训练获得的。本申请实施例通过获取用户在对某项业务的实际操作中产生的特征向量，从而获得该用户对于该业务的偏好程度，该偏好程度更加客观地反映了用户对于该业务的偏好。
评估用户业务偏好方法投资风险装置

[发明专利]一种样本生成方法、装置以及设备-CN202210295588.2在审
发明人：赵鑫;陈旭;胡斌斌;张志强;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司;中国人民大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：方案包括：根据物品特征，以及用户对物品特征的注意力特征，通过模型预测第一样本用户对第一物品的第一偏好分和对第二物品的第二偏好分，第一偏好分高于第二偏好分；根据设定的注意力扰动参数，对第一样本用户的注意力特征进行调整，并根据调整后的注意力特征，对第一偏好分和第二偏好数据进行更新；以减小更新后的第一偏好分与第二偏好分之间的差距为目标，学习注意力扰动参数的目标取值；在目标取值下，若更新后的第一偏好分低于第二偏好分，则根据调整后的注意力特征
一种样本生成方法装置以及设备

[发明专利]一种确定用户的偏好模式的方法及装置-CN201310611618.7有效
发明人：王波 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2013-11-26 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请提出一种确定用户的偏好模式的方法及装置，包括提取用户的历史行为特征形成用户的历史行为特征向量，利用机器学习模型对用户的历史行为特征向量进行训练以得到一个或多个历史偏好模式；从当前用户的在预设实时时段内的行为信息中提取指定用户的实时行为特征以形成指定用户的实时行为特征向量；基于指定用户的历史行为特征向量和实时行为特征向量，确定指定用户的当前行为特征向量；以及基于指定用户的当前行为特征向量和历史偏好模式，确定指定用户当前的偏好模式。从而实现快速检索出用户当前偏好模式及找出当前偏好模式下的偏好对象。
一种确定用户偏好模式方法装置

[发明专利]一种基于超图神经网络的跨领域群组智能推荐方法-CN202211577185.3在审
发明人：王进;宋为;龚峰;金展骢;刘彬;杜雨露 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明属跨领域群组推荐领域，具体涉及一种基于超图神经网络的跨领域群组智能推荐方法，包括：构建数据集；构建单目标域超图和共享超图，并基于超图卷积网络提取出单目标域用户偏好特征和项目特征，以及共享用户偏好特征；采用了降噪自动编码方法提取跨领域用户相似偏好特征；采用门控网络计算不同用户特征的权重并进行加权融合；通过多通道注意力对群组成员进行特征交互并对成员偏好特征进行聚合得到群组偏好特征；采用两阶段训练的方法来联合学习用户偏好和群组偏好并选择推荐对象本发明在为用户群组推荐物品时，能够利用跨领域信息准确获取用户兴趣偏好，并且在跨领域信息迁移的过程中能够有效缓解负迁移的问题。
一种基于超图神经网络领域智能推荐方法

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