公开(公告)号：CN112182387B

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202011049004.0

申请日：2020-09-29

申请人： 中国人民大学

发明人： 窦志成 ,  马正一

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F16/9538 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

摘要： 本发明通过人工智能领域的方法，实现了一种时间信息增强的个性化搜索方法，在输入用户集合基础上，通过循环神经网络得到的原始相关性得分，设计两个时间感知的LSTM结构得到用户的查询意图与文档兴趣的表示为用户的短期兴趣，并利用一个基于查询的以时间为自变量的高斯混合分布，得到为用户的长期查询意图与长期文档兴趣，进而通过个性化排序模块，最终利用神经网络模型同时考虑所述原始相关性得分和所述个性化得分对文档的个性化得分进行最终的计算。通过上述手段，本发明在连续时间空间内对用户兴趣进行建模，从而构建更加准确的用户兴趣表示进而提升个性化排序效果。

公开(公告)号：CN113779224A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202111081329.1

申请日：2021-09-15

申请人： 中国人民大学

发明人： 窦志成 ,  马正一 ,  文继荣

IPC分类号： G06F16/332 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06N3/08

摘要： 本发明通过人工智能处理领域的方法，实现了一种基于用户对话历史的个性化对话生成方法与应用该方法的系统。方法针对采集到的历史对话以及用户输入，通过包括一个编码器和一个解码器的基于Seq2Seq模型结构的个性化回复模型处理对话和输入，基于Seq2Seq模型的个性化回复生成模型由对话历史编码器与用户静态画像、个性化输入编码器、用户历史记忆神经网络与用户动态画像、个性化解码器四个部分具体构成，最终生成用于输出的个性化词语和自动地学习用户的用户画像。最终形成了一个可以从用户对话历史中自动学习隐式用户画像并基于此生成个性化回复的方法以及应用该方法的系统。

公开(公告)号：CN112182387A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011049004.0

申请日：2020-09-29

申请人： 中国人民大学

发明人： 窦志成 ,  马正一

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F16/9538 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明通过人工智能领域的方法，实现了一种时间信息增强的个性化搜索算法，在输入用户集合基础上，通过循环神经网络得到的原始相关性得分，设计两个时间感知的LSTM结构得到用户的查询意图与文档兴趣的表示为用户的短期兴趣，并利用一个基于查询的以时间为自变量的高斯混合分布，得到为用户的长期查询意图与长期文档兴趣，进而通过个性化排序模块，最终利用神经网络模型同时考虑所述原始相关性得分和所述个性化得分对文档的个性化得分进行最终的计算。通过上述手段，本发明在连续时间空间内对用户兴趣进行建模，从而构建更加准确的用户兴趣表示进而提升个性化排序效果。