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公开(公告)号:CN104199964B
公开(公告)日:2017-12-12
申请号:CN201410483125.4
申请日:2014-09-19
申请人: 大连民族学院 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06F17/30 , H04M1/725 , H04M1/2745
摘要: 本发明公开了一种信息处理方法及装置;所述方法包括:解析联系人信息,确定与所述联系人信息对应的拓扑信息,所述联系人信息包括联系人的至少一个维度的属性,所述拓扑信息包括节点之间的关联信息;基于所述拓扑信息,在所述节点中确定至少一个节点作为待建立分组的原始节点,所述原始节点与所述待建立分组一一对应;对应每个所述原始节点建立分组,基于所述原始节点与邻居节点在不同维度的属性,标识至少一个所述邻居节点为归属于所述分组的节点;其中,所述邻居节点为与所述原始节点关联的节点,且所述邻居节点为基于所述节点之间的关联信息确定。采用本发明,能够准确快速对联系人进行管理、以节省用户操作时间,提升用户体验。
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公开(公告)号:CN104199964A
公开(公告)日:2014-12-10
申请号:CN201410483125.4
申请日:2014-09-19
申请人: 大连民族学院 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06F17/30 , H04M1/725 , H04M1/2745
CPC分类号: G06Q50/01 , H04M1/274508
摘要: 本发明公开了一种信息处理方法及装置;所述方法包括:解析联系人信息,确定与所述联系人信息对应的拓扑信息,所述联系人信息包括联系人的至少一个维度的属性,所述拓扑信息包括节点之间的关联信息;基于所述拓扑信息,在所述节点中确定至少一个节点作为待建立分组的原始节点,所述原始节点与所述待建立分组一一对应;对应每个所述原始节点建立分组,基于所述原始节点与邻居节点在不同维度的属性,标识至少一个所述邻居节点为归属于所述分组的节点;其中,所述邻居节点为与所述原始节点关联的节点,且所述邻居节点为基于所述节点之间的关联信息确定。采用本发明,能够准确快速对联系人进行管理、以节省用户操作时间,提升用户体验。
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公开(公告)号:CN117217325A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202211508007.5
申请日:2022-11-29
申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 清华大学
IPC分类号: G06N20/00 , G06F16/9535 , G06N3/08
摘要: 公开了一种媒体内容推荐模型训练方法和装置。该媒体内容推荐模型训练方法包括:获取多个对象的数据集;对多个交互记录进行分组,使得同一组内媒体内容时长在同一预设范围内;针对每一个交互记录,基于从多个交互记录中采样的第一交互记录构建第一训练样本对;针对每组交互记录中每一个交互记录,基于从该组交互记录中采样的第二交互记录构建第二训练样本对;至少基于第一训练样本对计算第一损失,且至少基于第二训练样本对计算第二损失;基于第一损失和第二损失,确定媒体内容推荐模型的目标损失;基于目标损失,对媒体内容推荐模型的参数进行迭代更新直至满足预设条件。
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公开(公告)号:CN117093764A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202210506185.8
申请日:2022-05-10
申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06F16/9535 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要: 本申请公开了一种资源推荐模型的获取方法、资源推荐方法、装置及设备,属于计算机技术领域。方法包括:获取样本资源序列和样本对象序列,样本资源序列包括样本对象从资源集合中选择的至少一个资源,样本对象序列包括发布样本资源序列中的各个资源的发布对象;根据样本资源序列和样本对象序列,确定资源集合中各个资源被推荐的预测结果;获取资源集合中各个资源被推荐的标注结果;根据资源集合中各个资源被推荐的预测结果和标注结果,训练得到资源推荐模型。本申请提高了预测结果的准确性,从而提升了资源推荐模型的准确性,进而提高了资源推荐的质量。
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公开(公告)号:CN117010963A
公开(公告)日:2023-11-07
申请号:CN202211372121.X
申请日:2022-11-03
申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06Q30/0242 , G06Q30/0251 , G06Q30/0241
摘要: 本申请实施例公开了一种对象识别方法和相关装置,在对象识别过程中,对象分组得到的对象集合在信息反馈参数上的差异能够体现出对象特征对于信息投放反馈的影响;每个对象分组中的实验组对象和对照组对象在信息反馈参数上的差异能够体现出信息投放数量的变化对于信息投放反馈的影响。从而,本申请结合了特征差异和信息投放数量差异这两个维度对对象的信息投放敏感度进行分析,能够识别出真正对信息投放数量变化较为敏感的对象,可以更加合理的对各个对象的信息投放数量进行调节,真正实现在保障整体信息反馈参数变化较小的同时,减少信息投放数量,进而可以减轻后台系统投放信息时的处理压力,节省处理资源。
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公开(公告)号:CN105630800B
公开(公告)日:2021-01-15
申请号:CN201410597128.0
申请日:2014-10-29
申请人: 杭州师范大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06F16/901 , G06F16/9536 , G06Q50/00
摘要: 本发明实施例公开了一种节点重要性排序的方法和系统。本发明实施例方法包括:从节点应用服务器获取拓扑网络中各个节点之间交互的节点日志信息;根据所述节点日志信息在所述拓扑网络中加入含权性和有向性,得到有向含权网络;在所述有向含权网络中加入背景节点,得到加入有所述背景节点的有向含权网络,所述背景节点与所述有向含权网络中原有的所有节点建立有双向链接关系;根据加入有所述背景节点的有向含权网络对所述各个节点的重要性进行排序,得到所述各个节点的重要性排名。
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公开(公告)号:CN109446171A
公开(公告)日:2019-03-08
申请号:CN201710766421.9
申请日:2017-08-30
申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06F16/18 , G06F16/182 , G06Q50/00
摘要: 本发明实施例公开了一种数据处理方法和装置,所述方法包括:获取所有用户的历史行为数据,并根据所述所有用户的历史行为数据生成用户行为拓扑网;所述用户行为拓扑网包括多个子行为拓扑网,各子行为拓扑网中均至少包含第一用户节点和第二用户节点;根据所述各子行为拓扑网,生成所述第一用户节点对应的第一拼接向量,并生成所述第二用户节点对应的第二拼接向量;获取所述第一拼接向量和所述第二拼接向量之间的向量距离值,并根据所述向量距离值确定所述第一用户节点和第二用户节点之间的用户相似度。采用本发明,可以精准、合理的量化任意两个节点之间的相似度,并可降低计算误差。
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公开(公告)号:CN108305181A
公开(公告)日:2018-07-20
申请号:CN201710772949.7
申请日:2017-08-31
申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06Q50/00
摘要: 本发明提供一种社交影响力确定方法、装置、设备及存储介质,获取候选信息以及行为好友信息;所述行为好友信息为待推用户的好友中对所述候选信息有交互行为的行为好友的信息;获取所述待推用户与所述行为好友的属性,并根据所述属性构建特征向量;将所述特征向量作为预设的社交影响力模型的输入,确定所述行为好友针对所述候选信息对所述待推用户的社交影响力。该社交影响力的计算融入了社交网络的特点,从而可以大力提高信息投放到社交网络平台时的针对性。本发明还提供一种应用该社交影响力确定方法或装置的信息投放方法、装置、设备及存储介质。
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公开(公告)号:CN105871700A
公开(公告)日:2016-08-17
申请号:CN201610374759.5
申请日:2016-05-31
申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: H04L12/58
摘要: 本发明公开了一种消息传播方法及服务器,包括:根据第一节点在网络中的结构位置,获取第一节点的第一信息,第一信息表征所述第一节点的影响力度;获取所述第一节点的第二信息和第三信息,第二信息至少包括:用户基本信息和/或和/或用户金融信息和/或用户行为信息;第三信息至少包括:消息内容;根据所述第二信息,生成表征所述第一节点的信用度的第四信息;以及根据所述第三信息,生成表征所述消息内容的传播能力的第五信息;根据所述第一信息、所述第四信息以及所述第五信息,生成第六信息,第六信息表征所述第一节点传播所述消息内容的传播力度;根据所述第六信息,发送所述消息内容,以提供给所述网络中的一个以上第二节点进行消息展示。
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公开(公告)号:CN105653538A
公开(公告)日:2016-06-08
申请号:CN201410642239.9
申请日:2014-11-13
申请人: 中国科学院自动化研究所 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06F17/30
摘要: 一种数据挖掘的方法,包括以下步骤:获取各个用户的行为序列,所述行为序列中包含多条按照行为执行时间顺序排列的行为节点,所述行为节点由行为与行为执行时间组成;搜索所述行为序列中对应的提升值满足预设的长期提升条件的行为节点作为所述行为序列中的行为频率提升点,所述行为节点对应的提升值为所述行为序列中该行为节点后的行为发生频率与所述行为序列中该行为节点前的行为发生频率的比值;获取发生时间满足行为频率提升点相关的时间条件的对应用户发生的事件作为行为频率提升因素。上述方法可挖掘出准确的用户行为频率提升因素。此外,还提供一种数据挖掘的装置。
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