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公开(公告)号：CN120030235A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510107107.4
申请日：2025-01-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本说明书公开了一种推荐处理方法、装置、存储介质及电子设备，其中，方法包括：获取针对目标推荐任务的用户特征、项目特征以及场景上下文特征，将用户特征、项目特征以及场景上下文特征输入至推荐处理模型，推荐处理模型包括目标推荐任务下多个推荐项目场景分别对应的场景专家网络，对场景上下文特征进行输入特征筛选得到每个场景专家网络的目标场景上下文特征，基于各目标场景上下文特征、用户特征和项目特征，采用各场景专家网络进行任务推荐得到目标任务推荐结果，通过推荐处理模型输出目标任务推荐结果。
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公开(公告)号：CN119557398A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411606386.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36
Abstract: 本说明书提供一种数据处理方法及系统。该方法包括：获取目标问题，并获得事实数据集合；从知识图谱中检索得到与所述目标问题相关的第一知识信息，并基于所述第一知识信息从所述事实数据集合中筛选出关键事实数据；从所述知识图谱中检索得到与所述目标问题、所述关键事实数据均相关的第二知识信息；以及将所述目标问题、所述关键事实数据以及所述第二知识信息提供给大模型，以通过所述大模型生成所述目标问题对应的回答信息。
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公开(公告)号：CN118211729A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410417783.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种时间序列预测方法及装置，在进行时序预测过程中，考虑到所利用的历史时序数据可能存在缺失从而导致偏差，可以对粗粒度历史时间序列和细粒度历史时间序列分别进行处理，并基于对预测的细粒度时间序列的统计确定具有可比性的粗粒度时序数值。其中，利用粗粒度历史时间序列可以预测粗粒度时序。而粗粒度时序中，单个时间区间(如对应单个时间节点)可以对应多个细粒度时间段，因此，还可以利用细粒度历史时间序列预测粗粒度时序下的细粒度时序分布，并通过分配比例进行描述。从而，可以按照所确定的分配比例，以及粗粒度预测结果，进行细粒度时间序列的预测。如此，可以提高时序预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117909592A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410124852.5
申请日：2024-01-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N5/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种序列推荐方法和装置。方法包括：获取目标用户的历史交互的各个对象按照时间先后顺序构成的历史对象序列；根据历史对象序列，构建目标提示信息；用于提示向所述目标用户推荐目标对象及其理由；将目标提示信息输入第一语言模型，通过第一语言模型输出目标推荐理由；基于目标推荐理由的文本编码向量，确定目标用户的用户表征；基于对象集合中的任一待推荐对象的文本编码向量，确定该待推荐对象的对象表征；将用户表征和对象集合中的任一待推荐对象的对象表征输入匹配模型，得到二者的匹配分数，并根据匹配分数，从对象集合中选择一个待推荐对象作为向目标用户推荐的目标对象。能够提升推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN117370663A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311369866.5
申请日：2023-10-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/214
Abstract: 本说明书的实施例提供一种推荐模型的训练方法、推荐方法及电子设备，其中，所述训练方法包括：获得多个初始样本，每个所述初始样本包括样本用户按照时间顺序先后交互的多个项目；基于所述多个初始样本从至少两个对比维度构建得到对比样本集合，其中，所述至少两个对比维度包括：项目相关性对比维度和序列周期性对比维度；进而，从所述至少两个对比维度对所述多个初始样本和所述对比样本集合进行对比学习以得到所述推荐模型，所述推荐模型具有捕获用户交互行为的发散周期性的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117349335A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311297791.4
申请日：2023-10-08
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06Q30/0241
Abstract: 本说明书的实施例提供了一种用于生成信息展示策略的方法和装置。在该用于生成信息展示策略的方法中，根据所获取的历史时间段内的请求序列数据中的各个请求对应的相关信息，确定各个请求所属的类别，其中，各个类别的请求分别对应有展示预定信息所需资源量和预期收益值；再基于请求序列数据，确定对应的转移概率矩阵以及与历史时间段对应的预测时间段所对应的请求总量和资源总量；之后基于动态规划方法，确定在预测时间段内的不同状态下针对属于各个类别的请求的信息展示策略，以在满足资源总量的约束条件下最大化请求总量对应的总收益值。
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公开(公告)号：CN116934396A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310730887.9
申请日：2023-06-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/0242 , G06F18/214
Abstract: 本说明书实施例公开了一种转化率预估模型构建方法、转化率预估方法及相关装置。其中，该模型构建方法包括：先获取服务商对应的服务能力，然后基于服务商对应的服务能力确定服务商对应的正负样本比例，最后基于服务商对应的服务特征和服务商对应的正负样本比例构建转化率预估模型。
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公开(公告)号：CN115190176A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210778617.0
申请日：2022-06-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 公开了一种用于资源分配的方法，包括：获取代理集以及任务集，该代理集用于执行该任务集以实现目标集；将该代理集分割为第一数目的代理子集；将该目标集转换为该第一数目的经转换目标集；在多个分配设备上分布式地并行执行多个分配操作；以及汇总该多个分配操作的结果，以获得将该代理集分配到该任务集的分配结果。还公开了用于资金分配的方法以及相应的系统、装置和介质。
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公开(公告)号：CN114840342A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210519426.2
申请日：2022-05-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种资源调配方法、装置以及设备，属于机器学习技术领域。方案包括：确定确定与可用资源相关的业务属性，并待预测的用于描述所述业务属性变化情况的宏观时间序列所对应的多个微观时间序列；对所述多个微观时间序列进行聚类，得到多个微观时间序列组；分别对各所述微观时间序列组进行预测，得到各所述微观时间序列组的预测值；根据各所述微观时间序列组的预测值，预测得到所述宏观时间序列的预测值；根据所述宏观时间序列的预测值，向所述业务属性对应的业务调配所述可用资源。
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公开(公告)号：CN113408706A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110747531.7
申请日：2021-07-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种训练用户兴趣挖掘模型、用户兴趣挖掘的方法和装置，方法包括：获取多个样本用户构成的关系网络图，关系网络图中具有社交关系的两个样本用户之间具有连接边；根据用户的行为日志特征，确定其初始用户表征向量；将多个样本用户分别对应的初始用户表征向量和关系网络图输入所述图神经网络，得到目标用户的融合用户表征向量；将多个样本用户分别对应的融合用户表征向量输入兴趣分布预测网络，得到各样本用户分别对应的兴趣分布参数；调整网络参数，使得兴趣分布参数所表征的预测兴趣分布与已知的用户兴趣先验分布之间的分布差异减小。对于不活跃的用户，也能有效挖掘用户兴趣。
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