公开(公告)号：CN101822042A

公开(公告)日：2010-09-01

申请号：CN200880104354.3

申请日：2008-08-19

Applicant: 摩托罗拉公司

Inventor： 戴维·邦内福伊-库-德拉兹 ,  马克拉姆·布齐 ,  尼古拉斯·吕利耶 ,  凯文·C·梅塞

IPC: H04N5/445

CPC classification number: G06F17/30702

Abstract: 一种生成用户简档的方法在最初时包括接收(201、203)内容项目的特性描述数据，并且可选地接收对于内容项目的用户偏好。该特性描述数据描述每个内容项目的特性，诸如内容或上下文特性。然后响应于与每个内容项目关联的特性描述数据，将内容项目聚类(205)成内容项目簇。对于每个内容项目簇，响应于与内容项目簇中的每个内容项目关联的特性描述数据和可能的用户偏好，确定(207)簇特性描述数据。然后接收(209)第一内容项目的第一特性描述数据，并且响应于第一特性描述数据和每个内容项目簇的簇特性描述数据的比较，选择(211)第一内容项目簇。响应于第一内容项目簇的第一簇特性描述数据，生成(213)第一内容项目的用户简档。

公开(公告)号：CN101616101A

公开(公告)日：2009-12-30

申请号：CN200810126362.X

申请日：2008-06-26

Applicant: 阿里巴巴集团控股有限公司

Inventor： 杨俊杰 ,  张振宇 ,  张正华 ,  倪良

IPC: H04L12/58 ,  H04L29/06

CPC classification number: G06F17/30702 ,  G06F17/30867 ,  G06F21/55 ,  G06Q30/02 ,  H04L51/04 ,  H04L51/12 ,  H04L63/0245

Abstract: 本发明公开了一种用户信息过滤方法，包括以下步骤：设置用户关键词、特征数据与对目标用户信息的过滤方式的对应关系；获取目标用户的关键词及特征数据；根据所述目标用户的关键字及特征数据查找所述对应关系中的过滤方式，根据所述过滤方式对所述目标用户信息进行过滤。本发明采用了根据具体关键词和用户特征数据等对目标用户进行判断的方法，可以从用户行为的多个角度对用户行为特征进行判断，并根据不同的目标用户采用不同的处理方式，提高了目标用户信息识别的准确率，增强了用户信息安全机制。

公开(公告)号：CN101563701A

公开(公告)日：2009-10-21

申请号：CN200780046985.X

申请日：2007-11-06

Applicant: 大日本印刷株式会社

Inventor： 伏见和男 ,  浜野智恒

IPC: G06Q30/00 ,  G06F17/30 ,  G06Q10/00 ,  G06Q50/00

CPC classification number: G06F17/30867 ,  G06F17/30702 ,  G06Q30/02 ,  G06Q30/0201

Abstract: 本发明公开了信息提供系统，其可正确地掌握各用户的喜好，提供正确反映用户的喜好的信息。向各用户提供准备在店铺信息存储部(100)内的店铺信息。在用户喜好信息存储部(110)中按照各用户存储包括关于各种类的特征项目的喜好值的用户喜好信息(T)，在店铺评价信息存储部(120)中按照各店铺存储包括关于该种类的特征项目的评价值的店铺评价信息(E)。店铺信息提供部(130)选择具有符合用户喜好信息(T)的店铺评价信息(E)的店铺信息并提供给用户。当用户浏览指定的店铺信息、或利用指定的店铺时，将该指定的店铺作为关注店铺存储的关注店铺记录部(150)中。喜好值更新部(140)根据存储的关注店铺的店铺评价信息(E)更新用户喜好信息(T)。

公开(公告)号：CN1826597A

公开(公告)日：2006-08-30

申请号：CN200480017468.6

申请日：2004-04-23

Applicant: 奥弗图尔服务公司

Inventor： 大卫·科索克

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30702 ,  G06F17/30864 ,  Y10S707/99931 ,  Y10S707/99937

Abstract: 本发明提供了一种确定文档相关性函数的方法与计算机程序产品，该文档相关性函数用于估计数据库中的文档关于查询的相关性分数。对于多个测试查询中的每个测试查询，收集相应的结果文档集。对于每个测试查询，选择所述相应结果集中的文档子集，并且训练相关性分数集被分配给该子集中的文档。在一个实施例中，至少一些训练相关性分数是由人类主观认识分配的，所述人类主观认识确定所提交的文档关于对应查询的个体相关性分数。最后，基于所述多个测试查询、所述文档子集以及所述训练相关性分数集，确定相关性函数。

公开(公告)号：CN1763749A

公开(公告)日：2006-04-26

申请号：CN200510113312.4

申请日：2005-09-20

Applicant: 微软公司

Inventor： B·E·安德森 ,  小F·H·贝尔 ,  J·C·芬格 ,  J·J·马尔斯曼 ,  K·卡那瓦特 ,  M·B·米德兰 ,  P·M·玛罗莱普斯 ,  清水刚 ,  T·D·怀特 ,  Y·张

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30702 ,  G06F17/30864 ,  G06F2216/03

Abstract: 一种系统分析来自搜索引擎的数据。用户搜索打包器分析用户搜索，将相似的用户搜索组合成用户搜索包。因子发生器考虑用户搜索和相关信息以生成各因子，其中每个因子与来自搜索结果集的特定结果相关。相关性分类器接收各因子并基于各个因子操作以产生对每个结果的判断。度量发生器基于各个因子和各个判断生成度量，且数据合成器将已提取数据格式化到数据库中。

公开(公告)号：CN1755687A

公开(公告)日：2006-04-05

申请号：CN200510099126.X

申请日：2005-08-31

Applicant: 微软公司

Inventor： B·E·安德森 ,  J·C·菲格 ,  J·J·玛斯曼 ,  K·卡纳瓦特 ,  M·B·玛德兰德 ,  P·M·玛罗莱普斯 ,  T·D·怀特

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30702 ,  G06F17/30705 ,  G06F17/30864 ,  Y10S707/99935

Abstract: 提供一种用于分析多个搜索会话，以便识别其中的基于意图的聚类的方法。每个会话包括来自用户的至少一个所接收的查询、以及对应的返回的搜索结果集，并且，每个搜索结果集包括或涉及至少一个内容。每个聚类表示一组相似的搜索会话，这些搜索会话被察觉为表示共同的目的并可以被映射到共同的搜索结果集。在该方法中，对于每个搜索会话，识别其每个所接收的查询、该对应的搜索结果集、以及作为对该对应的搜索会话的响应，这些搜索结果的任何特定的内容对于用户而言刘否可接受。其后，搜索会话被组合成聚类。

公开(公告)号：CN104254852B

公开(公告)日：2018-08-21

申请号：CN201280071533.8

申请日：2012-03-17

Applicant: 海智网聚网络技术(北京)有限公司

Inventor： 郑朝晖 ,  陆荣清 ,  李欣

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30696 ,  G06F17/30011 ,  G06F17/30312 ,  G06F17/30619 ,  G06F17/30702 ,  G06F17/30705 ,  G06F17/30864 ,  G06F17/30867 ,  G06F21/6245

Abstract: 公开了用于混合信息查询的方法、系统和程序。首先从与混合查询相关联的用户接收请求。根据关于用户、特征和文档中的一种的输入以及关于用户、特征和文档中的一种的所期望的混合查询结果来表示混合查询。然后，确定在输入和所期望的混合查询结果之间的映射。基于所收集的并且与一个或多个用户向关联的混合信息，建立混合模型。基于该混合模型执行映射，以便基于输入获得所期望的混合查询结果。最终，提供所期望的混合查询结果，以作为对混合查询的响应。

公开(公告)号：CN105431814B

公开(公告)日：2018-07-10

申请号：CN201480033741.8

申请日：2014-06-10

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： M·斯特克 ,  R·罗恩 ,  E·奇克利克 ,  N·柯尼格斯泰恩

IPC: G06F7/00

CPC classification number: G06F17/30702

Abstract: 本文公开的是用于确定系统中的当前用户简档是否应被修改或改变的系统和方法。观众检测组件检测出与所述当前用户简档中的至少一个特征不匹配的一特征已被检测到。观众检测组件基于从所述传感器接收到的输入来确定所述简档应如何被修改或限制。经修改的简档然后被提供给推荐器系统，使得合适的内容可被建议给消费者而无需用户要求的任何进一步干涉或动作。

公开(公告)号：CN107862045A

公开(公告)日：2018-03-30

申请号：CN201711084337.5

申请日：2017-11-07

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 刘刚 ,  胡昱临 ,  李光曦

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/28 ,  G06F17/27

CPC classification number: G06F17/30699 ,  G06F17/2705 ,  G06F17/274 ,  G06F17/289 ,  G06F17/30702

Abstract: 本发明提供的是一种基于多特征的跨语言剽窃检测方法。(1)构建语料库；(2)译文特征的构建，根据翻译文章普遍出现的欧化现象和翻译体问题进行了译文特征构建，通过特征选择的方式对特征进行清洗筛选出有效特征，过滤无效特征或者效果不明显的特征；(3)特征选择，从诸多特征中选择出若干有效特征来进行分类器的训练，进而区分某一篇或某几篇中文文章是否存在跨语言剽窃问题；(4)基于特征对应的剽窃检测，针对中文的特征，进行英文特征的准确对应，并根据译文特征和结构特征对应进行剽窃结果的过滤和生成，通过WordNet进行剽窃结果的最终确认。本发明能够根据从译文挖掘出的多种特征来解决跨语言剽窃问题。

公开(公告)号：CN107797993A

公开(公告)日：2018-03-13

申请号：CN201711113722.8

申请日：2017-11-13

Applicant: 成都蓝景信息技术有限公司

Inventor： 赵二超 ,  韩伟

IPC: G06F17/27 ,  G06F17/30

CPC classification number: G06F17/278 ,  G06F17/30702

Abstract: 本发明公开了一种基于序列标注的事件抽取方法，包括以下几个步骤：步骤1，对输入文本进行预处理；步骤2，利用LSTM+CRF网络对文本的字序列进行标注；步骤3，归并标注结果，得到事件元素；步骤4，将提取出的事件及其元素填充到设计好的模板，形成一句话描述。其主要解决的问题是如何从上市公司各类重大事项的公告中，抽取出贷款、合并等事件并给出人类语言形式描述。节约了金融从业人员每天阅读大量的公司公告的人力成本。