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  • 本发明特别涉及一种基于用户画像与地理位置的线下服务窗口推荐方法。该基于用户画像与地理位置的线下服务窗口推荐方法,通过前端动态采集用户画像数据与实时地理位置信息,并对用户位置数据进行匿名化处理,通过本地缓存或通过后端API上传用户画像标签;根...
  • 本发明属于商业娱乐推荐技术领域,本发明公开了一种基于AI算法推荐线上线下剧本玩法匹配方法,包括:采集用户沉浸体验数据,对沉浸体验数据进行多维度解构,获得用户偏好谱系;对剧本内容进行剧本情感张力与互动密度分析,形成跨场景体验图谱;设计双通道感...
  • 本发明公开一种基于脉冲图神经网络的序列推荐方法,其包括:将用户‑项目交互数据按时间段划分为T个邻接矩阵;基于注意力机制的时间感知交互去噪模块,对每段邻接矩阵使用软注意力机制进行去噪;采用脉冲驱动图神经网络模块,通过LIF脉冲神经元及双调控因...
  • 本申请实施例涉及人工智能技术领域,提供一种基于深度学习的个性化学习资源推荐方法以及系统。该方法包括:获取用户学习场景与实时操作行为构建异构交互图谱;结合MAML架构的Transformer元编码模型,基于实时操作行为预训练元模型以适配场景参...
  • 本发明公开了基于多模态信息和因果关系的个性化推荐系统及方法,涉及个性化推荐技术领域。该基于多模态信息和因果关系的个性化推荐方法,通过获取动态异构社会网络原始数据并进行数据对齐得到多模态有效数据集,结合多模态特征提取、偏好因果关联图谱构建、去...
  • 本发明公开了一种基于差分隐私和深度表示的协同推荐方法,属于人工智能推荐系统领域。该推荐方法首先通过协同过滤算法结合差分隐私技术,构建保护隐私的加噪的用户画像与物品画像;然后利用深度学习的多层感知机模型对加噪的用户画像和物品画像进行深层特征提...
  • 本发明公开了一种基于去噪增强的跨域序列推荐方法,该方法包括步骤:1)对序列项目嵌入初始化并融合位置信息,生成初始嵌入序列;2)采用自注意力机制对源域用户序列建模,以捕捉项目间的时序依赖。3)构建跨域知识可迁移增强模块,通过在跨域异构图上设计...
  • 本发明涉及信息推送技术领域,具体公开了一种基于行为稀疏性的商品推荐冷启动优化方法及系统,所述方法包括基于数据权限获取用户的浏览数据,将浏览数据转换为含有标签参数的浏览文本;在含有标签参数的浏览文本中选取待分析文本,组建文本库,对文本库进行矩...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,提供结合用户画像与条款知识库的智能保险匹配方法及系统。所述方法包括:基于用户数据集构建用户第一画像并优化生成第二画像;从保险条款知识库多维抽取特征构建产品画像;基于用户第二画像对产品画像进行需求覆盖风险评价,生成...
  • 本发明公开了一种在线培训课程个性化推荐方法,涉及智慧农业与在线教育技术交叉领域。所述方法是在收集农业在线培训课程数据、农产品期货市场价格数据和目标用户的学员个性化数据后,先根据这些数据计算得到每个农业在线培训课程分别在经济价值维度、技能匹配...
  • 本发明公开了基于云计算和用户行为的房源智能推荐与匹配方法,具体涉及房源智能推荐与匹配技术领域,通过引入模型同步偏移量与变化率的实时度量、资源平衡度监控以及跨层风险指数计算,能够精准识别因云端异步更新与本地缓存失步以及计算资源突发拥塞而产生的...
  • 本发明公开了一种基于大语言模型的推荐系统用户行为序列特征增强方法,包括获取推荐数据集并根据其在推荐系统中的用途及常规字段进行特征结构解析构建第一文本,并输入大语言模型生成数据集描述;根据目标任务及序列特征类型构建第二文本,并连同数据集描述输...
  • 本申请公开了一种内容推荐方法及相关装置,涉及人工智能技术领域,从用户的各项历史行为数据中提取多模态行为特征之后,通过将多模态行为特征输入多模态编码器,利用多模态编码器中的投影网络将多模态行为特征转换为同一语义空间内的相同向量维度的语义向量,...
  • 本发明提出一种基于AI能力的权益智能管家实现方法及装置。通过“关键词标签知识库+AI大模型生成动态Prompt”,实现跨场景需求精准匹配;结合智能体编排模型分派任务,支持多场景权益组合推荐,同时通过主动追问用户明确需求;基于运营商流量监控技...
  • 本申请提供了一种社交网络的账号推荐方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;方法包括:获取社交网络中的多个账号分别对应的历史事件序列;对存在交互关系的不同账号分别对应的历史事件序列进行相关性处理,得到不同账号之间的相关性指标...
  • 本发明公开了基于自然语言处理语义相似度的协同过滤推荐系统及方法,属于信息推荐领域,涉及自然语义处理技术,将自然语言处理领域的语义信息融合进语义相似度度量,从现实意义上对语义信息进行全面、深层理解发现,解决推荐算法冷启动和数据稀疏问题;对物品...
  • 本发明提出的基于输入影响识别的自编码器与扩散模型协同优化推荐系统,包括从数据库中获取并清洗用户‑项目交互数据以生成原始评分矩阵;计算用户评分均值与项目评分均值,并基于加权参数对评分矩阵进行线性重构,生成由个性化矩阵和全局偏置矩阵组成的重构评...
  • 本发明公开了一种基于用户物品评分融合多维度评价指标的协同过滤推荐方法,包括以下步骤:评分数据预处理阶段,输入所述评分矩阵,利用随机梯度下降法优化BiasSVD的损失函数,得到 BiasSVD 评分计算公式所需的参数,输出鲁棒性增强的完整评分...
  • 本发明提供一种高考志愿填报推荐方法及系统,包括:获取高校数据,构建最低位次预测模型,得到各专业的预测录取最低位次;最低位次预测模型以随机森林预测模型为基础模型进行改进,使用贝叶斯优化代替网格搜索;引入双重随机采样;选择特征,增加节点分裂阈值...
  • 本申请涉及一种基于大语言模型的企业级知识中枢系统构建方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:对目标企业数据进行预处理,通过结合少样本学习和迁移学习的知识抽取机制对处理后的目标企业数据提取结构化知识信息;根据所述结构化...
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