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公开(公告)号:CN117435798A
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202210820612.X
申请日:2022-07-12
申请人: 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/901 , G06Q30/0202 , G06Q30/0601
摘要: 本发明提供了一种物品信息预测方法、装置及存储介质,方法包括:通过接收客户端发送的预测请求,响应预测请求分析得到待预测物品信息;通过客户端对应的每个历史相关物品编码信息查找到对应的各级类目编码信息,再结合每个历史相关物品编码信息及各级类目编码信息分别对应预存的目标向量构建出目标类目检索树模型;基于待预测物品信息与目标类目检索树模型中各个节点的相似性,检索得到多个相关物品信息;利用目标预估模型对多个相关物品信息,及获取到的短期相关物品信息进行处理得到对应待预测物品信息的得分信息。本方案可以提高对物品信息预测的准确度及效率。
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公开(公告)号:CN113988977A
公开(公告)日:2022-01-28
申请号:CN202111250466.3
申请日:2021-10-26
申请人: 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
摘要: 本发明实施例公开了一种物品推荐方法及装置、计算机可读存储介质,方法包括:获取对象对应的历史稠密特征、对象对应的历史物品特征,以及多个待推荐物品各自对应的待推荐物品特征;利用兴趣抽取模型,对所述待推荐物品特征,以及所述历史物品特征进行提取,确定对象兴趣特征;所述兴趣抽取模型表征提取对象兴趣特征;利用预设推荐网络,对所述历史稠密特征、所述对象兴趣特征和所述待推荐物品特征进行预测推荐,确定推荐结果;基于所述推荐结果,从所述多个待推荐物品中确定待推荐的推荐物品。通过利用历史物品特征和待推荐物品特征进行对象兴趣特征,提高了对象兴趣提取的准确性,为用户推荐适合的物品。
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公开(公告)号:CN113742593A
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202111082317.0
申请日:2021-09-15
申请人: 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本公开的实施例公开了用于推送信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取用户的行为特征向量和信息对应的特征向量;利用信息的特征向量和预先训练的特征提取模型,更新用户的行为特征向量,其中,特征提取模型包括编码网络和解码网络,解码网络以信息的特征向量为Query且以编码网络的输出结果为Key和Value;根据更新后的行为特征向量,确定该用户针对该信息的关注度;响应于确定关注度符合预设条件,向该用户所使用的终端设备推送该信息。该实施方式有助于提升向用户推送的信息的精确性。
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公开(公告)号:CN118941347A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202310539797.1
申请日:2023-05-12
申请人: 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号: G06Q30/0601 , G06Q30/0202
摘要: 本申请实施例提出了一种物品推荐方法、装置、电子设备和计算机存储介质,该方法包括:获取目标用户的数据集和候选物品集;所述数据集包括目标用户维度数据以及与所述目标用户维度数据对应的物品维度数据;采用兴趣满足度感知网络对所述数据集进行预测,得到第一预测结果;所述第一预测结果表征所述目标用户对所述候选物品集中每一候选物品的兴趣满足度;基于所述第一预测结果,采用兴趣偏好网络对所述数据集进行预测,得到第二预测结果;所述第二预测结果表征所述目标用户对所述每一候选物品的兴趣偏好;基于所述第二预测结果,从所述候选物品集中确定给所述目标用户推荐的目标候选物品。
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公开(公告)号:CN118674507A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202410867610.5
申请日:2024-06-28
申请人: 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号: G06Q30/0251 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本公开提供了一种对象推荐方法,可以应用于人工智能技术领域和数字营销技术领域。该方法包括:响应于针对目标用户的对象推荐请求,基于与目标用户相关的业务日志,得到目标用户的历史行为序列;基于历史行为序列进行注意力表征,得到目标用户的第一兴趣表征;基于历史行为序列、第一兴趣特征和对象推荐请求包括的多个待推荐对象各自的属性信息进行注意力表征,得到目标用户的第二兴趣表征;以及基于第一兴趣表征和第二兴趣表征,确定针对多个待推荐对象的推荐结果。本公开还提供了一种对象推荐装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
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公开(公告)号:CN117172871A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311049218.1
申请日:2023-08-18
申请人: 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号: G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F16/36
摘要: 本公开提出一种排序方法、装置、设备及介质,该方法包括确定与多个待排序对象中每个待排序对象对应的目标对象场景特征;确定与目标用户操作对象行为相关的行为信息;根据目标对象场景特征和行为信息,确定与待排序对象对应的用户场景兴趣特征;以及根据目标对象场景特征和用户场景兴趣特征,对多个待排序对象进行排序。通过本公开,能够有效感知用户场景偏好情况,从而有效提升推荐效果。
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公开(公告)号:CN114119143A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111332793.3
申请日:2021-11-11
申请人: 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号: G06Q30/06 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要: 本公开涉及一种融合图像信息的物品排序方法和装置、存储介质。该融合图像信息的物品排序方法包括:对图片向量提取网络进行预训练;采用预训练后的图片向量提取网络从待排序物品的图片中提取物品图像特征;将物品图像特征与物品文字信息特征进行耦合,生成耦合排序模型,其中,物品图像特征用于根据用户历史点击过的图片确定用户对物品图像的关注度,物品文字信息特征用于根据用户历史点击过的物品文字信息确定用户对物品文字信息的关注度;输出待预测用户所感兴趣的物品排序列表。本公开不仅可以降低排序模型的迭代成本,同时还可以提高排序模型的可扩展性,使排序模型能快速移植到多个推荐场景上使用。
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公开(公告)号:CN113742590A
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202111045547.X
申请日:2021-09-07
申请人: 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号: G06F16/9535 , G06K9/62
摘要: 本发明实施例公开了一种推荐方法、装置、存储介质及电子设备。其中方法包括:获取用户行为数据和推荐对象数据,基于所述用户行为数据和推荐对象数据提取特征信息;将所述特征信息输入至多目标推荐模型,得到推荐对象的多目标推荐概率;基于所述特征信息确定多目标权重,基于所述多目标权重对所述推荐对象的多目标推荐概率进行融合处理,得到所述推荐对象的目标推荐概率;基于各推荐对象的目标推荐概率进行推荐。本实施例中,个性化地确定各目标任务的输出权重,基于多目标权重对多目标推荐概率进一步进行融合处理,得到符合用户特异性需求的目标推荐概率,基于该目标推荐概率对推荐对象进行推荐,提高了推荐对象的推荐精确度。
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公开(公告)号:CN114119142A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111331942.4
申请日:2021-11-11
申请人: 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号: G06Q30/06 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/774
摘要: 本公开提出一种信息推荐方法、装置和系统,涉及计算机技术领域。该方法包括:获取产品的图像;确定产品的图像的表征向量;根据各个产品的图像的表征向量,确定产品的图像对应的聚类标识;根据产品以及产品的图像对应的聚类标识,制定对应相同聚类标识的不同产品被同时展示的限制条件,形成打散规则;利用所述打散规则对产品推荐结果进行打散处理。从而,改善打散效果,更好地解决信息扎堆推荐的问题。
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公开(公告)号:CN113761352A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202110322526.1
申请日:2021-03-25
申请人: 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06N20/00
摘要: 本申请提供一种信息推送方法、装置、设备和存储介质,其中,该方法包括:获取客户端当前所展示的推荐场景对应的场景模型,根据推荐场景对应的场景模型,预估用户在推荐场景中偏好的产品,在推荐场景中推荐用户偏好的产品的信息。该技术方案中,通过使用多个推荐场景的联合数据和场景任务训练得到的场景模型,预估用户在每个推荐场景中偏好的产品,能够实现不同推荐场景的数据共享,充分考虑不同推荐场景下每个场景任务之间的关联性,更加符合用户反馈数据的实际情况,能够更加准确的预估出用户的产品偏好,提升信息的推荐效果。
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