公开(公告)号：CN116088717A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202211634650.2

申请日：2022-12-19

Applicant: 华为技术有限公司 ,  中国人民大学

Inventor： 蔡国豪 ,  赵海源 ,  徐君 ,  董振华

IPC: G06F3/0481 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2415

Abstract: 本申请实施例公开一种模型的训练方法、数据处理方法以及相关设备，该方法可用于人工智能领域中，方法包括：将训练样本输入第一模型，得到第一预测信息和第二预测信息，根据第一预测信息和第二预测信息生成第一信息，第一预测信息指示用户对第一对象进行交互的第一概率，第一信息指示用户对第一对象进行交互的第二概率，根据第一损失函数对第一模型进行训练；在应用阶段，利用训练后的第一模型得到第一预测信息，而在训练阶段，第一损失函数指示第一信息和观测信息(也即观测到用户是否与第一对象交互)之间的相似度，也即已经假定了该观测信息是存在偏差的，因此，该第一预测信息更能够反映用户对对象的喜好程度。

公开(公告)号：CN118786425A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202280089427.6

申请日：2022-01-29

Applicant: 华为技术有限公司 ,  中国人民大学

Inventor： 蔡国豪 ,  张小莲 ,  赵海源 ,  董振华 ,  徐君 ,  何秀强

IPC: G06F16/9538

Abstract: 本申请涉及一种排序模型训练方法、装置及存储介质，所述方法包括：根据日志数据，确定第一训练集；根据所述第一训练集中各个第一样本的位置信息，确定所述各个第一样本的逆倾向性得分；根据与所述各个参考查询词对应的未被用户观测的查询结果，确定第二训练集；根据所述第一训练集、所述逆倾向性得分及所述第二训练集，训练排序模型，所述排序模型用于预测查询词与查询结果之间的相关性。本申请的实施例能够同时消除选择偏置及位置偏置对排序模型的影响，从而得到无偏的排序模型。

公开(公告)号：CN117061733A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310885569.X

申请日：2023-07-18

Applicant: 华为技术有限公司 ,  中国人民大学

Inventor： 蔡国豪 ,  赵海源 ,  董振华 ,  徐君

IPC: H04N17/02 ,  H04N21/475 ,  H04N21/234 ,  H04N21/4728

Abstract: 本申请公开了一种视频评估方法及其相关设备，可对多个视频进行准确的评估，从而准确得到用户对多个视频的感兴趣程度。本申请的方法包括：获取第一视频组，第一视频组包含多个第一视频；对多个第一视频的观看时长进行处理，得到第一视频组的参数，第一视频组的参数用于指示多个第一视频的观看时长的偏置和多个第一视频的观看时长的噪声；基于第一视频组的参数以及多个第一视频的观看时长，获取多个第一视频的评估值，多个第一视频的评估值用于指示用户对多个第一视频的感兴趣程度。

公开(公告)号：CN113688304B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202010424719.3

申请日：2020-05-19

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 蔡国豪 ,  王刚 ,  董振华 ,  李小光 ,  何秀强 ,  祝宏

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了人工智能领域中的一种搜索推荐模型的训练方法、搜索结果排序的方法及装置，该训练方法包括：获取训练样本集合，该训练样本集合中包括样本用户行为组序列与样本遮盖用户行为组序列；通过以该训练样本集合为输入数据，以得到遮盖处理的该样本用户的响应操作的对象为训练目标对搜索推荐模型进行训练，得到训练后的搜索推荐模型，该搜索推荐模型用于在目标用户输入查询字段的情况下，预测该查询字段对应的搜索结果中的候选推荐对象的标签，该标签用于表示该目标用户对该候选推荐对象进行响应操作的概率。基于本申请的技术方案能够提高搜索推荐模型的准确性，从而提升用户的体验感。

公开(公告)号：CN117251487A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202210641372.7

申请日：2022-06-08

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 贾庆林 ,  朱杰明 ,  蔡国豪 ,  唐睿明 ,  董振华

IPC: G06F16/2457 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种项目推荐方法及其相关设备，既可准确预测一些频繁出现的项目以及一些几乎未曾出现的项目被用户点击之间的概率，还可准确预测除这两类项目之外的其余项目被用户点击的概率，从而提高模型的整体预测精度。本申请的方法包括：获取第一信息，第一信息包含用户的属性信息以及项目的属性信息；通过第一模型对第一信息进行处理，得到第一处理结果，第一处理结果用于确定推荐给用户的项目，第一模型用于：对第一信息进行线性运算，得到第二信息；对第二信息进行非线性运算，得到第三信息；基于第三信息，获取第一处理结果。

公开(公告)号：CN113688304A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202010424719.3

申请日：2020-05-19

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 蔡国豪 ,  王刚 ,  董振华 ,  李小光 ,  何秀强 ,  祝宏

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了人工智能领域中的一种搜索推荐模型的训练方法、搜索结果排序的方法及装置，该训练方法包括：获取训练样本集合，该训练样本集合中包括样本用户行为组序列与样本遮盖用户行为组序列；通过以该训练样本集合为输入数据，以得到遮盖处理的该样本用户的响应操作的对象为训练目标对搜索推荐模型进行训练，得到训练后的搜索推荐模型，该搜索推荐模型用于在目标用户输入查询字段的情况下，预测该查询字段对应的搜索结果中的候选推荐对象的标签，该标签用于表示该目标用户对该候选推荐对象进行响应操作的概率。基于本申请的技术方案能够提高搜索推荐模型的准确性，从而提升用户的体验感。