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  • 本公开是关于一种信息推荐方法、装置、电子设备、存储介质及产品。信息推荐方法,包括:响应于终端进入预设功能状态,确定所述终端的显示界面;基于所述显示界面的显示内容,显示与所述显示内容相关的推荐信息;其中,所述推荐信息包括第一类推荐信息和第二类...
  • 本发明公开了一种基于知识图谱的在线教育资源推荐方法及系统,涉及在线教育资源推荐领域。该方法包括:S1:将学习者的交互记录映射至知识图谱节点空间生成交互矩阵;S2:基于交互矩阵,结合交互强度和知识图谱路径依赖,计算各节点的掌握度;S3:结合遗...
  • 本申请公开了一种服务资源的匹配方法、装置、设备、介质及产品,涉及大数据技术领域。其中,该方法包括:对目标对象的行为数据进行特征提取,得到目标对象的行为特征;基于行为数据预测目标对象对当前服务的预测行为;将行为特征输入至预先训练好的资源匹配模...
  • 本发明公开了一种招投标信息推荐方法及相关设备。该方法包括:识别目标招标公告的关键时间节点信息,以在时间节点覆盖报名截止、开标时间、合同签订与计划竣工的情况下,构建项目资格有效性时间轴;基于投标主体所匹配的预存资质档案,查询与所述资质档案关联...
  • 本发明属于商品推荐技术领域,具体涉及一种基于属性二部图相似性搜索的商品推荐方法;该方法包括:获取商品信息和用户信息并根据商品信息和用户信息构建属性二部图;采用Forward Push算法、APP算法或ASRP算法计算每个商品节点与其他商品节...
  • 本发明公开了一种基于门控卷积生成流的推荐系统模态恢复方法及系统,本发明方法包括将未缺失模态的模态特征通过卷积投影到;将投影后的模态特征应用多级堆叠的基于门控卷积神经网络的仿射耦合层执行仿射变换以获得未缺失模态的流特征,再映射到具有高斯分布的...
  • 本发明涉及信息推荐技术领域,具体为一种结合用户荣誉分与动态打分机制的多阶段内容推荐方法与系统。该方法首先基于用户历史行为构建荣誉分模型,并在内容发布后根据发布者荣誉分确定初始推荐流量池。随后通过对内容在传播过程中的用户行为数据如完读率、互动...
  • 本申请公开了一种信息召回方法及其装置,属于人工智能技术领域。该方法包括:获取用户输入的查询语句;对所述查询语句进行解析,得到所述查询语句对应的查询理解结果;从检索索引库的M个检索信息中,提取与所述查询理解结果的第一相似度高于预设阈值的N个检...
  • 本申请提供了一种出行路线的推荐方法、出行路线的推荐装置及电子设备,该方法涉及公共交通出行路线推荐的技术领域,该方法包括:获取用户的候选路线与出行时间,候选路线包括基于起始位置与终点位置得到的多个候选路线;基于出行时间,预测多个候选路线的车内...
  • 本发明公开基于量子态层析的私域残缺行为数据补全与意图识别方法,设备及介质,涉及量子计算与人工智能技术领域,该方法获取私域场景下的残缺行为数据及多个意图识别维度,对残缺行为数据进行量子编码得到量子态表征,基于量子态层析技术重构量子态以补全缺失...
  • 本公开实施例提供一种信息处理方法、设备、可读存储介质及程序产品,该方法包括:根据在信息流页面接收到的触发操作显示对象集推荐内容;响应于对所述对象集推荐内容的触发操作,显示呈现多个实体的信息的实体信息页面;其中,每一所述实体提供一个或多个消费...
  • 本发明实施例中提供了一种社交媒体ELEMENT模型的构建方法及装置,属于数据处理技术领域,该方法包括:对用户历史行为数据DH分析得到行为特征集合KF;基于KF和当前行为状态ZC确定分组信息FG;依据FG、行为阶段信息JE、行为反馈KR及环境...
  • 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...
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