媒资推荐方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118797083A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202311226878.2

    申请日:2023-09-21

    Abstract: 本发明涉及媒资推荐技术领域,提供一种媒资推荐方法、装置、电子设备及存储介质,该方法接收目标用户的推荐服务请求;利用目标用户所在家庭分组中家庭网关的当前家庭设备用户的用户画像媒资标签及对应的自适应权重,确定家庭分组的当前家庭画像媒资标签;利用当前家庭画像媒资标签,对目标业务的媒资集合进行匹配,得到媒资候选集,并从媒资候选集中确定推荐服务请求对应的推荐媒资。该方法引入基于当前家庭设备用户的用户画像媒资标签对应的自适应权重确定家庭分组的当前家庭画像媒资标签的方案,考虑当前家庭设备用户在家庭分组中的复合程度,可以兼顾家庭分组与单个家庭设备用户之间的兴趣差异的媒资召回,提高召回准确率,推荐效果较好。

    媒资召回方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117150054A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311038448.8

    申请日:2023-08-16

    Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种媒资召回方法、装置、电子设备及存储介质,包括:获取当前媒资的海报图片及文本描述,生成海报特征向量和文本特征向量,输入多模态交叉联合学习网络第一层进行模态内特征学习,分别得到第一输出结果和第二输出结果并输入联合学习网络第二层捕捉文本和图像模态间联系,分别得到第三输出结果和第四输出结果并进行拼接,输入联合学习网络第三层进行多模态特征联合学习,得到当前媒资的联合表示;基于联合表示,计算当前媒资与其他媒资之间的相似度并排序,确定召回媒资集合。本发明通过堆叠的三层网络结构进行多模态交叉联合学习,考虑了图像模态对用户行为的影响,增加了召回样本的多样性,可以提升推荐效果。

    一种媒资确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN116975418A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202211318201.7

    申请日:2022-10-26

    Abstract: 本申请实施例公开了一种媒资确定方法,该方法包括:基于待匹配媒资的标签和每一待选媒资的标签,确定待匹配媒资对应的第一参数和每一待选媒资对应的第二参数;其中,第一参数表征待匹配媒资的标签的情况;第二参数表征待选媒资的标签的情况;获取目标对象针对待匹配媒资的历史行为信息,并基于历史行为信息确定历史行为信息对应的标签的第三参数;其中,第三参数表征目标对象的偏好;基于第一参数、第二参数和第三参数,确定待匹配媒资与每一待选媒资之间的关联度;基于关联度,从多个待选媒资中确定目标对象对应的目标媒资。本申请实施例还公开了一种媒资确定装置、设备及计算机可读存储介质。

    一种多屏交互方法及移动终端、显示设备、存储介质

    公开(公告)号:CN116962797A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202210933708.7

    申请日:2022-08-04

    Abstract: 本申请实施例提供了一种多屏交互方法及移动终端、显示设备、存储介质,该方法包括:扫描显示设备中显示界面上用于终端绑定的二维码,获取显示设备对应的设备标识和使用显示设备的身份信息;将设备标识、移动终端对应的终端标识和身份信息添加至绑定请求中,并将绑定请求发送至服务器,以供服务器基于绑定请求将移动终端、显示设备和身份信息进行绑定,并向移动终端发送绑定成功信息,同时将显示设备内身份信息对应的历史播放记录同步至移动终端内;在接收到绑定成功信息的情况下,根据历史播放记录选择第一视频进行播放;并向服务器发送投屏请求,以供服务器基于投屏请求将第一视频在显示设备上进行播放。通过上述技术方案,达到多屏交互的目的。

    媒资标签预测模型的训练方法及媒资标签预测方法

    公开(公告)号:CN116910560A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310953986.3

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种媒资标签预测模型的训练方法及媒资标签预测方法,该训练方法将用于存储媒资信息的知识图谱中相同媒资的图谱标签信息和图谱补充信息进行融合,得到初始正样本,并将初始正样本转化为提示模板,将软提示向量与提示模板进行融合,得到目标正样本;基于图谱标签信息,确定目标负样本,并基于目标正样本和目标负样本,对预训练模型进行迭代训练,得到标签预测模型。该训练方法可以充分挖掘媒资信息和预训练模型本身的语义信息,使得小样本情况下,不需要特别准备媒资方面的语料库做进一步预训练也能够让标签预测模型获得高准确度,不需要人工再次调整,可以节约人力成本。

    一种宽带业务处理系统、方法和装置

    公开(公告)号:CN111199328B

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN201811384218.6

    申请日:2018-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种宽带业务处理系统、方法和装置,所述宽带业务处理方法包括:接收宽带业务的业务标识,所述业务标识为区域节点根据接收到的用户触发宽带业务的业务处理请求生成的,所述业务处理请求中携带的用户提供的需要处理宽带业务的位置信息;根据所述位置信息和获取到的服务人员的综合能力信息确定满足最优推送条件的服务人员;将所述业务标识推送给满足最优推送条件的服务人员。通过采用上述方法,有效实现了对宽带业务的统一管理和对服务人员的统一管理,提高了宽带业务的服务效率且有效降低了服务成本。

    广告推送方法及服务器
    70.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112003953B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202011055225.9

    申请日:2020-09-29

    Abstract: 本发明涉及大数据领域,公开了一种广告推送方法及服务器。其中,广告推送方法,包括:获取各个客户所持终端的无线宽带连接信息,所述无线宽带连接信息包括无线宽带账户信息、建立连接时刻和断开连接时刻;根据所述无线宽带连接信息计算所述各个客户两两之间的客户亲密度;获取目标客户,所述目标客户为所述各个客户中尚未购买产品的客户,根据所述客户亲密度和所述目标客户获取广告推送对象;向所述广告推送对象发送广告。与现有技术相比,本发明实施方式所提供的广告推送方法及服务器具有提升广告推送转化率的优点。

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