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公开(公告)号：CN108090093B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201611043770.X
申请日：2016-11-22
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F16/958 , G06Q30/02
Abstract: 本发明实施例提供了一种生成推荐结果的方法和装置。该方法包括：获取至少一个物品的物品内容信息以及至少一个用户的用户打分信息，所述至少一个用户中第一用户的用户打分信息包括所述第一用户对所述至少一个物品的历史打分；采用物品神经网络和用户神经网络分别对所述物品内容信息和所述用户打分信息进行编码，获得所述至少一个物品中每个物品的物品隐向量和所述至少一个用户中每个用户的用户隐向量；根据所述物品隐向量和所述用户隐向量，确定对所述每个用户的推荐结果。本发明实施例的生成推荐结果的方法和装置，能够提高推荐结果的准确性，从而提高用户体验。
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公开(公告)号：CN109697511A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201710999833.7
申请日：2017-10-24
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种数据推理方法、装置及计算机设备，属于计算机领域。所述方法包括：获取推理条件；获取推理模型，该推理模型包括共用同一个第一参数矩阵的至少两个推理单元，推理单元用于对接收到的数据进行处理；每个推理单元对应的第一参数矩阵用于指示推理单元与关联推理单元之间的关联程度，推理单元的关联推理单元是指位于前一层中、且与该推理单元存在关联关系的推理单元；将所述推理条件输入所述推理模型，得到模型推理结果；可以解决概率图中的模型参数过多，导致数据推理的复杂度较高的问题；由于不同的推理单元可以共用同一个第一参数矩阵，因此，简化了推理模型的模型参数，从而可以简化数据推理的复杂度，提高数据推理的效率。
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公开(公告)号：CN108090093A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201611043770.X
申请日：2016-11-22
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种生成推荐结果的方法和装置。该方法包括：获取至少一个物品的物品内容信息以及至少一个用户的用户打分信息，所述至少一个用户中第一用户的用户打分信息包括所述第一用户对所述至少一个物品的历史打分；采用物品神经网络和用户神经网络分别对所述物品内容信息和所述用户打分信息进行编码，获得所述至少一个物品中每个物品的物品隐向量和所述至少一个用户中每个用户的用户隐向量；根据所述物品隐向量和所述用户隐向量，确定对所述每个用户的推荐结果。本发明实施例的生成推荐结果的方法和装置，能够提高推荐结果的准确性，从而提高用户体验。
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公开(公告)号：CN109697511B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201710999833.7
申请日：2017-10-24
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N5/04
Abstract: 本申请涉及人工智能，本申请公开了一种数据推理方法、装置及计算机设备，属于计算机领域。所述方法包括：获取推理条件；获取推理模型，该推理模型包括共用同一个第一参数矩阵的至少两个推理单元，推理单元用于对接收到的数据进行处理；每个推理单元对应的第一参数矩阵用于指示推理单元与关联推理单元之间的关联程度，推理单元的关联推理单元是指位于前一层中、且与该推理单元存在关联关系的推理单元；将所述推理条件输入所述推理模型，得到模型推理结果；可以解决概率图中的模型参数过多，导致数据推理的复杂度较高的问题；由于不同的推理单元可以共用同一个第一参数矩阵，因此，简化了推理模型的模型参数，从而可以简化数据推理的复杂度，提高数据推理的效率。
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