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公开(公告)号：CN114510661B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210148774.3
申请日：2022-02-18
Applicant: 焦点科技股份有限公司
IPC: G06F16/9538 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开了一种分布式一致性的搜索结果随机排序方法，准备搜索数据，并生成索引主键标识；初始化控制随机排序处理的全局参数；搜索线程启动，初始化随机时间因子；针对匹配的产品数据，计算初始分和随机分；计算初始分和随机分的总和为产品数据的总分；本发明不受分布式环境及网络环境的影响，支持分布式环境中的搜索结果一致性，达到既保障了产品搜索的公平性，也提高了用户检索产品的用户体验的效果。
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公开(公告)号：CN110889883B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201911196859.3
申请日：2019-11-29
Applicant: 焦点科技股份有限公司
IPC: G06T11/60 , G06T11/00 , G06F16/435 , G06F16/432 , G06Q30/02 , G06T7/00 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种自适应的智能横幅广告图片生成方法，其特征在于，通过将设计师的经验知识外化，提取出图片配色原理、图文搭配规则、视觉组合结构等设计原理的数据化信息，实现横幅广告图片的素材自动搭配和图片合成的功能，在生成横幅广告图片时，只需输入待合成的产品图片，自动根据产品图片提取出主副标题等文案信息，并根据图片配色，从素材库中选取最佳匹配的背景和修饰元素，最终根据选取的元素确定最终合成版式，完成横幅广告图片的生成。本方法有效减少设计师的低效重复性劳动，缩减了合成横幅广告的成本；在横幅广告尺寸、元素等改变时，能够动态实时地生成所需横幅广告图片，为个性化提供了可能。
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公开(公告)号：CN110889883A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911196859.3
申请日：2019-11-29
Applicant: 焦点科技股份有限公司
IPC: G06T11/60 , G06T11/00 , G06F16/435 , G06F16/432 , G06Q30/02 , G06T7/00 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种自适应的智能横幅广告图片生成方法，其特征在于，通过将设计师的经验知识外化，提取出图片配色原理、图文搭配规则、视觉组合结构等设计原理的数据化信息，实现横幅广告图片的素材自动搭配和图片合成的功能，在生成横幅广告图片时，只需输入待合成的产品图片，自动根据产品图片提取出主副标题等文案信息，并根据图片配色，从素材库中选取最佳匹配的背景和修饰元素，最终根据选取的元素确定最终合成版式，完成横幅广告图片的生成。本方法有效减少设计师的低效重复性劳动，缩减了合成横幅广告的成本；在横幅广告尺寸、元素等改变时，能够动态实时地生成所需横幅广告图片，为个性化提供了可能。
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公开(公告)号：CN108062373A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711318048.7
申请日：2017-12-12
Applicant: 焦点科技股份有限公司
Inventor： 李仁勇
Abstract: 本发明公开了一种具有纠错功能的关键词下拉联想的方法，包括如下步骤：联想词库中的联想词分别构建特征；获取搜索框输入的关键词，对关键词进行特征构建，获得关键词特征；对关键词与联想词库中的联想词进行前缀匹配，匹配成功则召回联想词；对前缀匹配失败的关键词进行纠错匹配，匹配成功则召回联想词；在搜索框的下拉列表给出由关键词召回的联想词；将所有的匹配结果按照权重排序，并执行单复数和颠倒词规整。达到能优先推荐用户历史搜索过的相关联想词，方便搜索用户以最快、最便捷的方式找到自己的目标词，减少传统联想词对用户所输关键词完整性和准确性的高要求，实现在搜索过程中对输入失误的忽略，极大提高搜索体体验的效果。
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公开(公告)号：CN104063523A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410349094.3
申请日：2014-07-21
Applicant: 焦点科技股份有限公司
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明一种电子商务搜索评分与排名方法，包括：步骤一、构建电子商务平台商品的关键词词库；步骤二、计算商品的重要性因子净分值；步骤三、提取商品中的属性信息，存储到索引中；步骤四、按照相关性和重要性构建系列查询块；步骤五、根据分页参数，选择相应的搜索结果，并进行排名。本发明的电子商务搜索评分与排名的方法，它针对电子商务搜索的特点，识别商品的中心关键词，在查询时执行优先匹配；在接受到用户输入的查询搜索关键词后，进行语义分析，考虑到查询域的不同，以及商品浏览量等指标的不同，从而构建不同相关性、重要性的查询语句；当用户搜索商品时，根据查询的相关性、重要性的差别，执行不同的查询，从而快速返回搜索结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114510661A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210148774.3
申请日：2022-02-18
Applicant: 焦点科技股份有限公司
IPC: G06F16/9538 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种分布式一致性的搜索结果随机排序方法，准备搜索数据，并生成索引主键标识；初始化控制随机排序处理的全局参数；搜索线程启动，初始化随机时间因子；针对匹配的产品数据，计算初始分和随机分；计算初始分和随机分的总和为产品数据的总分；本发明不受分布式环境及网络环境的影响，支持分布式环境中的搜索结果一致性，达到既保障了产品搜索的公平性，也提高了用户检索产品的用户体验的效果。
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公开(公告)号：CN103942347A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410212388.1
申请日：2014-05-19
Applicant: 焦点科技股份有限公司
Inventor： 李仁勇
CPC classification number: G06F17/30421 , G06F17/30672 , G06F17/30985
Abstract: 本发明一种基于多维度综合词库的构建方法，选择数据源，并进行使用量统计；根据约束条件选择关键词；为关键词创建多维的维护字段；根据共现关系，获得原始关键词的同义词、以及英文关键词复数的单数形式，完善词库内容；制定中心关键词识别规则，找出原始关键词中包含的中心关键词。本发明同时公开了一种基于多维度综合词库的搜索分词方法和中心关键词识别方法。在本发明通过构建一个具有多重维度的综合词库，在词库中采用语义识别技术，识别商品的中心关键词，从而使得匹配有较好的基础。本发明综合运用字符串匹配分词方法以及基于统计、词库的分词方法，结合自动和人工的方式同时参与词库的维护升级，提高分词准确性。
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公开(公告)号：CN104063523B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410349094.3
申请日：2014-07-21
Applicant: 焦点科技股份有限公司
Abstract: 本发明一种电子商务搜索评分与排名方法，包括：步骤一、构建电子商务平台商品的关键词词库；步骤二、计算商品的重要性因子净分值；步骤三、提取商品中的属性信息，存储到索引中；步骤四、按照相关性和重要性构建系列查询块；步骤五、根据分页参数，选择相应的搜索结果，并进行排名。本发明的电子商务搜索评分与排名的方法，它针对电子商务搜索的特点，识别商品的中心关键词，在查询时执行优先匹配；在接受到用户输入的查询搜索关键词后，进行语义分析，考虑到查询域的不同，以及商品浏览量等指标的不同，从而构建不同相关性、重要性的查询语句；当用户搜索商品时，根据查询的相关性、重要性的差别，执行不同的查询，从而快速返回搜索结果。
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公开(公告)号：CN103324690A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310219162.X
申请日：2013-06-03
Applicant: 焦点科技股份有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于因子化条件受限玻尔兹曼机的混合推荐方法，其包括：构造目标用户特征向量；构建目标用户评分矩阵集合；构建目标用户训练样例；构建因子化条件受限玻尔兹曼机模型；进行评分预测，以向目标用户推荐结果。通过本发明有效地解决了纯粹基于内容的推荐带来的用户兴趣表达不精确以及基于行为的推荐存在的数据稀疏性问题。
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公开(公告)号：CN117788114A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311840726.1
申请日：2023-12-28
Applicant: 焦点科技股份有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种增强多样性与消除重复的个性化推荐方法，其特征在于：记录用户的行为数据，获取关联行为数据；将行为数据和对应的关联行为数据一起写入行为偏好向量中，行为偏好向量是一个长度固定的有序的数据序列；从行为偏好向量中的起始位置开始，按照预设的推荐结果数，选取相应数量的行为数据，并依次获取与行为数据匹配的产品列表，选取排名第一的产品为推荐结果，推荐结果以产品ID标识；对推荐结果进行去重处理及分级压缩。达到简化推荐系统的实施和维护，大幅降低推荐系统的运行成本的效果，提高个性化推荐的用户体验效果，避免推荐出现过度曝光或被忽视的问题。
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