公开(公告)号：CN116361551A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310256862.X

申请日：2023-03-08

申请人： 清华大学 ,  北京达佳互联信息技术有限公司

发明人： 李勇 ,  宋洋 ,  林冠煜 ,  高宸 ,  郑瑜 ,  常健新 ,  牛亚男 ,  金德鹏 ,  李志恒

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F18/214

摘要： 本公开提供了一种内容项推荐模型的训练方法、内容项推荐方法及装置，属于计算机技术领域。方法包括：基于样本训练数据，对基于有标签的样本预训练数据预训练得到的内容项推荐模型进行无监督训练，得到所述样本训练数据的反向加权损失；基于所述反向加权损失的正向梯度和反向梯度，对所述内容项推荐模型分别进行更新，得到第一临时模型和第二临时模型；基于样本测试数据和所述样本测试数据的标签信息，对所述内容项推荐模型、所述第一临时模型以及所述第二临时模型进行训练，得到目标推荐模型。该方法能够提高内容项推荐模型的推荐内容项的准确性，提升内容项推荐模型的鲁棒性。

公开(公告)号：CN114385854A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202210032781.7

申请日：2022-01-12

申请人： 清华大学 ,  北京达佳互联信息技术有限公司

发明人： 李勇 ,  宋洋 ,  郑瑜 ,  高宸 ,  常健新 ,  牛亚男 ,  金德鹏

IPC分类号： G06F16/735 ,  G06K9/62

摘要： 本公开是关于一种资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：对用户账号对应的用户数据和待推荐的资源对应的资源数据进行特征提取，得到多个预设资源维度的编码特征；对多个该预设资源维度的编码特征进行解纠缠，得到多个该预设资源维度的影响特征，所述预设资源维度的影响特征表示属于所述预设资源维度的数据对交互结果的影响；基于多个该预设资源维度的影响特征进行预测，得到推荐结果。该方法充分获取到每个预设资源维度的特征，提高获取的特征的准确性，从而综合考虑该多个预设资源维度的影响确定推荐结果时，能够提高推荐的准确性。

公开(公告)号：CN113269612A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110585850.2

申请日：2021-05-27

申请人： 清华大学 ,  北京达佳互联信息技术有限公司

发明人： 李勇 ,  宋洋 ,  郑瑜 ,  高宸 ,  常健新 ,  牛亚男 ,  惠轶群 ,  金德鹏

IPC分类号： G06Q30/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08

摘要： 本公开关于一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：基于账号在历史互动行为中交互的多个物品，获取该账号的长期兴趣特征和短期兴趣特征；对该长期兴趣特征和该短期兴趣特征进行融合，得到该账号的目标兴趣特征；基于该目标兴趣特征和目标物品的嵌入特征，确定是否对该账号推荐该目标物品。本公开通过在目标兴趣特征中较好地融合账号的长期、短期两种不同类型的兴趣偏好，从而提高了对目标物品的推荐准确度。

公开(公告)号：CN116450860A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310220409.3

申请日：2023-03-08

申请人： 清华大学 ,  北京达佳互联信息技术有限公司

发明人： 李勇 ,  宋洋 ,  林冠煜 ,  高宸 ,  郑瑜 ,  常健新 ,  牛亚男 ,  金德鹏 ,  李志恒

IPC分类号： G06F16/435 ,  H04N21/2343 ,  H04N21/4402 ,  H04N21/466 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25

摘要： 本公开关于一种媒体资源推荐方法、推荐模型的训练方法及相关设备，该方法通过推荐模型，对媒体资源序列和操作反馈序列进行融合编码处理，得到初始媒体资源特征；初始媒体资源特征包括多个媒体资源子特征，每个所述媒体资源子特征包含对应的正反馈标签或负反馈标签；以及对初始媒体资源特征进行基于所述媒体资源序列对应的正反馈标签和负反馈标签相混合的编码处理，得到目标媒体资源特征；对目标媒体资源特征进行基于正反馈维度的反馈拆分处理，得到正反馈序列表征；以及基于候选资源的推荐结果确定推荐资源，从而提高了媒体资源的推荐准确率。

公开(公告)号：CN115203543A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210778190.4

申请日：2022-06-29

申请人： 清华大学 ,  北京达佳互联信息技术有限公司

发明人： 李勇 ,  宋洋 ,  林冠煜 ,  高宸 ,  郑瑜 ,  常健新 ,  牛亚男 ,  金德鹏 ,  李志恒

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本公开关于一种内容推荐方法、内容推荐模型的训练方法及装置，所述方法包括：获取待推荐对象在目标场景下的历史交互内容序列和候选内容；通过内容推荐模型分别对历史交互内容序列和候选内容进行特征提取，得到历史交互内容和候选内容的场景特征和全局特征；对历史交互内容的场景特征和全局特征分别进行编码，得到历史交互内容序列的场景序列特征和全局序列特征；对历史交互内容序列的场景序列特征进行特征提取，得到待推荐对象的群体特征；根据群体特征、场景序列特征、全局序列特征及候选内容的场景特征和全局特征得到推荐指标信息；基于推荐指标信息，从候选内容中确定出针对待推荐对象的目标推荐内容。该方法可提高跨场景的推荐内容的质量。

公开(公告)号：CN115080856A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210764376.4

申请日：2022-06-29

申请人： 清华大学 ,  北京达佳互联信息技术有限公司

发明人： 李勇 ,  宋洋 ,  朱子瑞 ,  高宸 ,  常健新 ,  牛亚男 ,  金德鹏

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本公开关于一种推荐方法及装置、推荐模型的训练方法及装置。该训练方法包括：获取待推荐对象的用户账户和至少两个待推荐对象的对象标识；将超图的信息输入超图卷积网络，得到训练数据中训练用户账户、对象和行为的嵌入表示信息，其中，训练数据包括多个元组，每个元组包括一个训练用户账户、一个对象的对象标识、训练用户账户对对象产生的行为的行为标识，超图是基于训练数据中的多个元组构建的以训练用户账户、对象标识和行为标识为节点的图；将嵌入表示信息、用户账户和至少两个待推荐对象的对象标识输入到推荐网络，得到每个待推荐对象的推荐信息；基于推荐信息向用户账户推荐至少两个待推荐对象。

公开(公告)号：CN113190757A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110535282.5

申请日：2021-05-17

申请人： 清华大学 ,  北京达佳互联信息技术有限公司

发明人： 李勇 ,  宋洋 ,  常健新 ,  高宸 ,  郑瑜 ,  牛亚男 ,  惠轶群 ,  金德鹏

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F16/48 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本公开关于一种多媒体资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域。本公开实施例，通过用户账号曾经交互过的多媒体资源，对用户账号的兴趣进行整合分析，通过多媒体资源根据相似度确定的聚集情况，分析哪些多媒体资源为用户账号的核心兴趣，通过多媒体资源与候选多媒体资源之间的相似度，能够分析出哪些多媒体资源与候选多媒体资源比较相似，结合这两种因素，自然能够从用户账号曾经交互过的多媒体资源中，分析出与候选多媒体资源相似且能够代表用户账号的核心兴趣的多媒体资源，以此来为用户账号来进行多媒体资源推荐，能够使得推荐的目标多媒体资源符合用户账号的核心兴趣，符合用户偏好，提高推荐结果的准确性。

公开(公告)号：CN117648993A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202311567664.1

申请日：2023-11-22

申请人： 北京达佳互联信息技术有限公司 ,  北京中科研究院

发明人： 冯福利 ,  白移梦 ,  张洋 ,  吕静 ,  常健新 ,  臧晓雪 ,  黄福玉 ,  牛亚男 ,  宋洋

IPC分类号： G06N20/00 ,  G06F16/435 ,  G06F16/45

摘要： 本公开关于一种标签生成模型的训练、标签生成方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取样本对象的样本对象特征、样本多媒体资源特征以及样本对象与样本多媒体资源特征的样本交互数据；将样本交互数据输入第一预设模型得到样本交互映射标签；将样本对象特征、样本多媒体资源特征，输入第二预设模型得到样本交互标签结果；基于样本交互标签结果与样本交互映射标签之间的差异，对第二预设模型进行训练，得到当前推荐模型；基于训练对象的训练对象特征、训练多媒体资源特征、训练交互数据以及当前推荐模型，对第一预设模型进行训练，得到当前标签生成模型；对当前推荐模型以及当前标签生成模型进行训练，得到标签生成模型。本公开提高了标签生成模型的准确率。

公开(公告)号：CN116186395A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310063955.0

申请日：2023-01-12

申请人： 北京达佳互联信息技术有限公司

发明人： 常健新 ,  关琳 ,  惠轶群

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06N3/08

摘要： 本公开关于一种资源推荐、模型训练方法及装置、设备及存储介质，涉及互联网技术领域，可以解决超长行为序列对应的计算量较大的问题。该方法包括：获取待推荐资源在资源特征维度的第一资源数据、账户行为在行为特征维度的行为数据的集合；根据第一资源数据、预先存储的每个历史资源在资源特征维度的第二资源数据，确定目标行为数据；目标行为数据对应的目标历史资源在资源特征维度，与待推荐资源之间的相似度大于第一预设相似度；根据第一资源数据、第三资源数据、目标行为数据，确定待推荐资源中向账户推荐的目标资源；目标资源在资源特征维度和行为特征维度，与目标历史资源之间的相似度大于第二预设相似度。

公开(公告)号：CN110545558B

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN201910844144.8

申请日：2019-09-06

申请人： 山东省交通规划设计院集团有限公司 ,  清华大学

发明人： 李勇 ,  常健新 ,  刘伟 ,  吴伟令 ,  徐润 ,  金德鹏 ,  苏厉 ,  王奕彤

IPC分类号： H04W24/08 ,  H04W24/06 ,  H04W4/021 ,  H04W4/029 ,  G06N20/00

摘要： 本公开提供了一种基于Wi‑Fi数据的高速服务区人群密度估计系统，包括数据采集装置，其被配置为采集各个服务区的地理位置相关信息及Wi‑Fi数据；利用回归模型估计出服务区人数；回归模型的自变量为各个服务区各个小时区间内连接Wi‑Fi人数，因变量为对应服务区人数；自变量的斜率为连接意愿的倒数，连接意愿由各个服务区的环境特征、功能定位特征、天特征和小时特征与相应学习参数相乘构成；环境特征和功能定位特征分别从相应服务区的Wi‑Fi数据和地理位置相关信息中提取；天特征和小时特征均为预设分段函数；根据估计出的服务区人数以及用户进入服务区的连接AP顺序，预测用户的行为偏好，进而估计出服务区中各功能区的人数，最后得到服务区的人群密度。