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  • 本发明公开了一种基于知识图谱和强化学习的个性化试题推荐方法, 通过构建用户答题交互知识图谱和强化学习模型, 将用户的学习行为数据、知识点掌握情况以及偏好题型输入建立好的强化学习模型, 生成推荐题目列表;强化学习模型包含时序特征、语义关联及学...
  • 本说明书提供了一种销售动作推荐方法、装置、介质、设备及程序产品。在此方法中, 可以在用户或客服人员每发送一条对话内容时, 通过预先训练的动作预测模型基于该对话内容, 从预设的备选销售动作集群中, 预测出适用于下一条对话内容的备选销售动作, ...
  • 本发明提出了一种基于图神经网络的社交推荐方法, 属于机器学习领域中的推荐系统领域。通过构建包含用户‑用户(社交关系)、用户‑项目(交互数据)和项目‑项目(语义依赖)的异构图结构, 并利用LightGCN进行多层消息传递与信息融合, 结合自门...
  • 本发明涉及外语词汇学习技术领域, 尤其涉及一种基于深度学习英语的辅助词汇记忆方法及系统。一种基于深度学习英语的辅助词汇记忆方法, 包括以下步骤:S1:获取用户的路程数据和用户的人际关系数据;S2:根据所述用户的路程数据和用户的人际关系数据,...
  • 本发明公开了一种基于中立化处理器和个体偏好分析器的跨域推荐系统, 涉及推荐系统领域, 所述系统基于联邦学习框架, 将多个用户终端作为联邦终端设备, 将中央服务器作为联邦服务端;其中, 所述联邦终端设备基于本地用户的行为数据训练个性化跨域推荐...
  • 本发明公开了一种融合评论评分的双曲图神经网络推荐方法, 包括:获取评论数据集;使用BERT‑Whitening算法将评论数据转换为评论向量, 构建用户‑项目评论感知图和用户‑项目图;在图神经网络中引入双曲嵌入算法, 得到双曲图神经网络, 将...
  • 本发明涉及人工智能与机器学习技术领域, 且公开了一种基于智能推荐和可解释性模型的高校科研合作者匹配系统, 包括:输入模块:用于接收科研人员的需求信息, 包括科研领域、研究课题、合作需求等, 以及用户的个人偏好(如是否偏向跨学科合作、是否有特...
  • 本申请涉及人工智能技术领域, 具体涉及一种推荐方法及装置, 其中, 方法包括:获取用户的历史行为数据和针对用户的历史推荐商品数据, 用户的历史行为数据包括用户历史点击商品的标识ID序列;将历史行为数据输入多塔模型的第一塔, 得到第一用户表征...
  • 本发明提供了一种基于用户画像的产品推荐方法、设备和存储介质, 涉及计算机应用技术领域。所述产品推荐方法包括:根据原始数据生成用户‑产品关系图谱并计算用户社交影响力得分和行为权重;将用户‑产品关系图谱、用户社交影响力得分和行为权重作为用户画像...
  • 本发明涉及教学智能化领域, 具体公开了一种基于图模型的自适应学习任务推荐方法及系统, 该系统包括知识超图增强模块、知识超图表示学习模块和知识超图链路预测模块, 其中:知识超图增强模块用于:基于在线学习场景中学生与学习任务的历史交互二部图、学...
  • 本申请涉及人工智能技术领域, 应用于金融科技和医疗健康养老等线上业务的业务决策场景中, 通过生成业务的总结摘要, 可以实现利用总结摘要帮助用户迅速抓住业务的核心信息, 降低认知负担, 进而提高用户的决策效率。涉及一种业务推荐方法、装置、计算...
  • 本发明提供基于多源异构数据的用户标签自动化构建方法及系统, 涉及数据挖掘技术领域, 包括通过获取多源行为数据, 采用双向注意力机制进行特征融合, 基于时序漂移的聚类中心动态调整, 以及利用考虑节点时序演化特征的标签传播算法, 构建多层级标签...
  • 本发明提出了一种用于缓解推荐系统中流行度偏差的双教师双边公平性蒸馏框架。现有缓解流行度偏差的方法通常依赖于敏感信息(如人口统计数据和项目属性), 但由于政策和法律限制, 这些信息难以完全获取, 导致现有方法在实际应用中存在局限性。本发明通过...
  • 本发明公开了渗影推演方法及系统, 涉及计算机科学与技术领域, 包括, 采集多源用户特征数据, 并生成用户画像;根据用户画像, 利用模拟控制技术模拟用户在平台上的操作;基于用户在平台上的操作, 调整行为路径引导推送目标内容, 通过分析平台推荐...
  • 本申请实施例提供了一种云原生应用部署方法、装置、介质和产品。该方法包括:接收用户设备发送的需求信息;基于所述需求信息从预设的云端项目库中检索第一类项目;所述第一类项目包括至少一个待部署的微服务以及至少一个待部署的依赖资源的项目;计算第一类项...
  • 本发明公开了一种基于对比学习的大语言模型语义增强的协同过滤推荐方法, 属于推荐系统领域, 包括构建用户‑项目二部图通过GNN提出用户‑物品语义信息协作信息, 利用提示词来提取用户‑物品语义信息, 确定性拓扑视图增强策略, 生成语义邻居扩展视...
  • 本公开属于序列推荐技术领域, 具体涉及一种多模态序列推荐模型的训练方法和多模态序列推荐方法。其中, 模型训练方法包括:获取样本数据和样本标签;对于每个历史行为, 提取其交互对象的多个模态特征和交互时间信息, 并分层融合所述历史行为的所述多个...
  • 本申请涉及一种心理教学信息推荐方法、系统和计算机设备。包括:通过精准识别用户在多轮对话中的心理教学意图, 并综合多种特征信息, 实现了对用户需求的深度理解。多路召回策略确保了初始数据集的全面性, 数据重排进一步优化了信息的相关性。通过调整特...
  • 本申请公开一种基于HITS算法的问题动态推荐方法、装置及设备。该方法获取已问问题集合和待推荐问题集合;初始化各个已问问题的枢纽度;初始化各个待推荐问题的权威度;对于每个待推荐问题, 基于该待推荐问题的权威度的初始值和各个已问问题的枢纽度的最...
  • 本发明提供了一种基于强化学习的超图卷积会话推荐方法, 涉及会话推荐技术领域, 该方法包括构建基于强化学习的超图卷积会话推荐模型, 所述模型包括会话超图构造模块、会话超图卷积网络编码模块、自监督学习增强会话推荐模块、强化学习模块及模型预测模块...
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