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公开(公告)号：CN112580369B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910925762.5
申请日：2019-09-27
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能领域中的自然语言处理技术，提供了语句复述方法、训练语句复述模型的方法及其装置。该方法包括：获取输入语句；通过语句复述模型，对所述输入语句进行复述，生成多个候选复述语句；确定所述多个候选复述语句中的每一个候选复述语句与所述输入语句的相似度，得到与所述输入语句的相似度大于或等于预设阈值的输出语句；其中，所述语句复述模型中的多个复述语句生成器中的每一个包括一个神经网络，所述多个复述语句生成器是将来源信息和相似度信息作为第一奖励训练后得到的，所述复述语句是使用所述多个复述语句生成器对所述训练语句进行复述后得到的。本申请实施例中的语句复述方法，能够提高复述语句的多样性和复述语句的质量。
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公开(公告)号：CN115293359A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210810008.9
申请日：2022-07-11
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 一种数据处理方法，可以应用于人工智能领域，方法包括：根据第一训练样本，通过第一推荐模型，预测用户对物品的第一操作信息；第一操作信息和第二操作信息用于确定第一损失，第二操作信息包括根据用户的操作日志得到的信息，第一损失用于更新第一推荐模型，根据第二训练样本，分别通过第二推荐模型以及更新后的第一推荐模型，预测用户对物品的第三操作信息以及第四操作信息，第三操作信息和第四操作信息用于确定第二损失，第一推荐模型和第二推荐模型为多阶段级联推荐系统中不同阶段的排序模型。本申请采用联合训练的模式，让每个阶段模型关注于拟合各自阶段的数据，同时利用上下游阶段来辅助训练，进而提升预测效果。
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公开(公告)号：CN113722583A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110877429.9
申请日：2021-07-31
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/02 , G06Q30/06
Abstract: 本申请实施例提供了一种推荐方法、推荐模型训练方法及相关产品。该推荐方法包括：获取待预测数据；根据待预测数据和多个参考样本的相似度从多个参考样本中获取多个目标参考样本；每个参考样本和待预测数据均包括用户特征域数据和物品特征域数据，待预测数据的用户特征域数据用于指示目标用户特征，待预测数据的物品特征域数据用于指示目标物品特征，每个目标参考样本和待预测数据具有部分相同的用户特征域数据和/或物品特征域数据；根据多个目标参考样本与待预测数据获取待预测数据的目标特征信息；以目标特征信息为输入通过深度神经网络DNN获取输出值；根据输出值确定是否向目标用户推荐目标物品。本申请实施例有利于提高推荐精度。
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公开(公告)号：CN109902849B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201810636443.8
申请日：2018-06-20
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本申请提供了一种用户行为预测方法及装置，行为预测模型训练方法及装置，属于大数据处理领域。该用户行为预测方法获取到包括多个特征数据的行为预测信息后，可以分别获取每个特征数据对于指定行为的第一贡献值，并且对于该多个特征数据中的每N个特征数据，可以采用对应的一个特征交互模型对该每N个特征数据进行处理，得到每N个特征数据对于所述指定行为的第二贡献值。最后可以根据获取到的第一贡献值和第二贡献值，确定指定行为的执行概率。由于本申请提供的方法在对指定行为进行预测时，考虑了多个特征数据对该指定行为的交互影响，因此有效提高了行为预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109903103B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201711283557.0
申请日：2017-12-07
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06Q30/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种推荐物品的方法和装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取目标用户的属性数据和多个候选物品的属性数据；将目标用户的属性数据和多个候选物品的属性数据进行处理，生成目标数据集，目标数据集包括目标用户的标识及对应的目标第一交互节点列表、多个候选物品中每一候选物品的标识及对应的目标第二交互节点列表；将目标数据集输入打分模型，得到目标用户对述多个候选物品的打分，其中，打分模型根据多个用户的属性数据、多个物品的属性数据以及打分数据训练得到的；根据目标用户对多个候选物品的打分，确定目标推荐物品。采用本发明，可以提高用户选择物品的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112580369A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910925762.5
申请日：2019-09-27
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能领域中的自然语言处理技术，提供了语句复述方法、训练语句复述模型的方法及其装置。该方法包括：获取输入语句；通过语句复述模型，对所述输入语句进行复述，生成多个候选复述语句；确定所述多个候选复述语句中的每一个候选复述语句与所述输入语句的相似度，得到与所述输入语句的相似度大于或等于预设阈值的输出语句；其中，所述语句复述模型中的多个复述语句生成器中的每一个包括一个神经网络，所述多个复述语句生成器是将来源信息和相似度信息作为第一奖励训练后得到的，所述复述语句是使用所述多个复述语句生成器对所述训练语句进行复述后得到的。本申请实施例中的语句复述方法，能够提高复述语句的多样性和复述语句的质量。
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公开(公告)号：CN101399738B
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN200710151589.5
申请日：2007-09-28
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于结构化对等网络的提供下载推荐服务方法和下载方法。利用位置敏感哈希函数，将对等网络中符合预定条件的每一个节点的下载记录哈希保存到对等网络中相应的节点上；对于当前节点，利用所述位置敏感哈希函数对该当前节点的下载记录进行哈希处理得到键值，根据负责索引所得键值中的至少一个键值的各个节点所保存的索引日志，获得当前节点的下载推荐列表；当前节点根据下载推荐列表进行下载。本发明实施例还公开了一种结构化的对等网络和三种结构化的对等网络中的节点。本发明实施例中的技术方案，能够在对等网络中根据用户的下载历史，向用户推荐其感兴趣的下载任务，从而为用户提供个性化的下载推荐服务。
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公开(公告)号：CN101399738A
公开(公告)日：2009-04-01
申请号：CN200710151589.5
申请日：2007-09-28
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于结构化对等网络的提供下载推荐服务方法和下载方法。利用位置敏感哈希函数，将对等网络中符合预定条件的每一个节点的下载记录哈希保存到对等网络中相应的节点上；对于当前节点，利用所述位置敏感哈希函数对该当前节点的下载记录进行哈希处理得到键值，根据负责索引所得键值中的至少一个键值的各个节点所保存的索引日志，获得当前节点的下载推荐列表；当前节点根据下载推荐列表进行下载。本发明实施例还公开了一种结构化的对等网络和三种结构化的对等网络中的节点。本发明实施例中的技术方案，能够在对等网络中根据用户的下载历史，向用户推荐其感兴趣的下载任务，从而为用户提供个性化的下载推荐服务。
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公开(公告)号：CN117216378A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310953708.8
申请日：2023-07-31
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/0985
Abstract: 一种数据处理方法，应用于人工智能领域，包括：获取多个序列，每个序列包括用户对一个数据源中存在交互行为的物品的特征表示，所述数据源包括目标数据源；根据每个所述序列中物品的特征之间的关系，确定所述用户对于每个数据源的第一偏好特征；根据所述目标数据源与其他每个数据源之间的关联值，将多个数据源的偏好特征进行融合，得到第二偏好特征；将目标物品的特征表示与所述目标数据源对应的第二偏好特征进行融合，并通过推荐模型处理融合结果，得到推荐信息。本申请通过将提取的用户针对多数据源的偏好，融合至物品的特征中，使得推荐模型得到的结果具备更高的个性化程度，提高了推荐模型的精度。
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公开(公告)号：CN113159315A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110369441.9
申请日：2021-04-06
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请实施例公开一种神经网络的训练方法、数据处理方法以及相关设备，该方法可用于人工智能领域中，通过生成器输出与目标训练样本对应的目标预测结果，目标训练样本包括目标对象的标识信息，目标预测结果指示目标对象是否会被执行交互操作；通过判别器输出第一概率值和第二概率值，第一概率值指示目标正确结果为真实数据的概率，目标正确结果指示目标对象是否被执行过交互操作，第二概率值指示目标预测结果为真实数据的概率；对判别器和生成器进行对抗训练。生成器的更新目标为挖掘用户真实的点击习惯，从而有利于通过训练生成器以实现对用户内在真实意图的挖掘，有利于提高预测结果的准确率。
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