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公开(公告)号：CN111737584B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010762440.6
申请日：2020-07-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种行为预测系统的更新方法，其中行为预测系统包括多个推荐领域各自对应的对象表征模型、领域用户表征模型和行为预测模型，还包括通用用户表征模型和领域判别模型。该方法包括：首先，获取与该多个推荐领域对应的多个训练样本，其中各个训练样本包括推荐对象的对象特征、用户的用户特征，以及指示该用户是否对该第一推荐对象做出特定行为的样本标签；接着，利用行为预测系统对多个训练样本进行处理，从而得到对应的多个行为预测损失和多个领域判别损失，进而确定综合损失，该综合损失与该多个行为预测损失分别正相关，且与该多个领域判别损失分别负相关；然后，利用综合训练损失，调整该行为预测系统中各个模型的模型参数。
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公开(公告)号：CN111737584A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010762440.6
申请日：2020-07-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种行为预测系统的更新方法，其中行为预测系统包括多个推荐领域各自对应的对象表征模型、领域用户表征模型和行为预测模型，还包括通用用户表征模型和领域判别模型。该方法包括：首先，获取与该多个推荐领域对应的多个训练样本，其中各个训练样本包括推荐对象的对象特征、用户的用户特征，以及指示该用户是否对该第一推荐对象做出特定行为的样本标签；接着，利用行为预测系统对多个训练样本进行处理，从而得到对应的多个行为预测损失和多个领域判别损失，进而确定综合损失，该综合损失与该多个行为预测损失分别正相关，且与该多个领域判别损失分别负相关；然后，利用综合训练损失，调整该行为预测系统中各个模型的模型参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111291417B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010384206.4
申请日：2020-05-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/9535
Abstract: 本说明书实施例提供一种保护数据隐私的多方联合训练对象推荐模型的方法，其中多方为N方，共同维护M个用户对P个对象的总评分矩阵。该方法由N方中任意的第k方执行，包括：先通过秘密分享，获取以下矩阵分片：该总评分矩阵的第k评分矩阵分片、初始化的该P个对象的对象特征矩阵的第k对象矩阵分片和初始化的该M个用户的用户特征矩阵的第k用户矩阵分片；再执行多次迭代更新，具体地，基于上述矩阵分片，通过与其他N‑1方进行秘密分享矩阵运算，得到对象更新梯度和用户更新梯度的第k分片，进而更新第k对象矩阵分片和第k用户矩阵分片。如此在多次迭代更新结束后，N方各自交换更新后的矩阵分片，进行矩阵重构，进而建立各自的对象推荐模型。
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公开(公告)号：CN111538906A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010477510.3
申请日：2020-05-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F21/62 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于隐私保护的信息推送方法和装置，可以用于在保护用户隐私数据的前提下，基于历史会话中的对象选择序列建立异构图，并根据异构图体现出的推送对象之间的深层关联关系，从多个候选推送对象中确定若干个目标对象进行信息推送。根据一个实施方式，可以获取当前会话中的对象选择序列，并添加目标项构成预测序列，接着，将预测序列中的各项基于异构图确定描述向量，再根据各个描述向量推测目标项的预测向量，之后根据预测向量和各个候选推送对象的描述向量的对比，为目标项确定多个目标对象。该实施方式可以提高信息推送的准确度。
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公开(公告)号：CN111476003A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010171885.7
申请日：2020-03-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/166 , G06F40/30
Abstract: 本说明书实施例公开了一种歌词改写方法及装置，对待改写的目标歌词文本中每句歌词，从该句歌词的句末词语开始，向前逐个选取词语进行改写，直至完成对该句歌词中句首词语的改写，得到改写后歌词文本。
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公开(公告)号：CN111401038A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010121213.5
申请日：2020-02-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/247 , G06F16/33
Abstract: 本说明书实施例公开了一种文本处理方法、装置、电子设备及存储介质，能够基于歌词文本进行语句对提取处理得到K组歌词改写词对，进而根据K组歌词改写词对生成相应的K个改写词对候选集，每个改写词对候选集中包含针对同一源词的一个以上歌词改写词对，以及针对同一源词的一个以上歌词改写词对中每个歌词改写词对的改写概率。
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公开(公告)号：CN110826324A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911047639.4
申请日：2019-10-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/126 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种语言模型的训练及分词预测方法和装置、语言模型，采用分词及其笔画集合来训练语言模型以及预测目标分词，由于提取出分词级以及笔画级的特征，特征粒度更小，因此，训练出的语言模型准确度较高，预测目标分词的准确性也越高。
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