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公开(公告)号：CN103853726B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201210499292.9
申请日：2012-11-29
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30539 , G06F17/3053 , G06F17/30601 , G06F17/30702 , G06F17/30867
Abstract: 本发明公开了一种挖掘社区用户的方法，属于互联网通信领域。所述方法包括：获取社区用户的社区原始数据；根据所述社区用户的社区原始数据，计算所述社区用户对其他社区用户的亲密度分数，所述亲密度分数用于标识所述社区用户对其他社区用户的亲密程度；根据所述社区用户对其他社区用户的亲密度分数对所述社区用户进行聚类并形成社区用户圈子；将所述社区用户圈子显示给所述社区用户圈子包括的社区用户，以使所述社区用户圈子包括的各社区用户之间进行相互交流。所述装置包括：第一获取模块、计算模块、聚类模块和显示模块。本发明使社区用户可以与其收听的好友以外的其他社区用户进行互动，提高了社区的互动性。
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公开(公告)号：CN103294800B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310201744.5
申请日：2013-05-27
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: H04L67/26 , G06F17/30702 , G06F17/30867 , G06N5/04 , G06N99/005 , H04L51/14 , H04L51/32 , H04L67/306
Abstract: 本发明适用于信息处理技术领域，提供了一种信息推送方法及装置，所述方法包括：从社交数据源获取用户的历史行为信息；将获取的所述历史行为信息按预设规则划分成一个或者多个与用户行为信息相关的文档；根据所述文档，采用统计学习方法获得模型；基于所述模型生成推送信息，并将所述推送信息发送给对应用户所在客户端。由于本发明所述推送信息是基于用户的历史行为信息生成的，从而可有效提高信息推送的准确度。
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公开(公告)号：CN103238044B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201080070457.X
申请日：2010-12-01
Applicant: 沃尔沃拉斯特瓦格纳公司
IPC: G01C21/32 , G06F17/30 , B60W50/00 , G08G1/0967
CPC classification number: G01C21/26 , B60W50/0098 , B60W2050/0078 , B60W2050/0088 , B60W2050/0091 , B60W2530/14 , B60W2550/402 , G01C21/32 , G06F17/30 , G06F17/30241 , G06F17/30702 , G09B29/00 , G09B29/004
Abstract: 本发明涉及扩充道路信息数据，并且基于该数据来控制车辆传动系统。基于车辆位置，从至少三个源（A、B、C）收集关于可以采用的可能路线的数据。选择具有最高质量的数据用于控制传动系统。当行驶时，记录并保存关于进行的路线的信息，因此，提供连续更新。
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公开(公告)号：CN101887437B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN200910135277.4
申请日：2009-05-12
Applicant: 阿里巴巴集团控股有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/3053 , G06F17/30702 , Y10S707/99937
Abstract: 本申请公开了一种搜索结果生成方法及信息搜索系统。一种搜索结果生成方法，包括：信息搜索系统接收搜索请求，通过检索获得与所述搜索请求相匹配的各条匹配信息；对所述各条匹配信息的用户反馈量进行查询，进一步计算得到所述各条匹配信息所属类别的用户反馈总量；根据所述各条匹配信息所属类别的用户反馈总量的大小，对所述各条匹配信息进行排序，生成搜索结果。应用以上技术方案，在用户进行搜索时，可以将更为合理的匹配信息排序结果展现给用户，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN101324948B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN200810129954.7
申请日：2008-07-24
Applicant: 阿里巴巴集团控股有限公司
CPC classification number: G06F17/3053 , G06F17/30395 , G06F17/30539 , G06F17/30699 , G06F17/30702 , G06F17/30867 , G06F17/30979 , G06F17/30997 , G06Q30/02 , H04L29/06047 , H04L67/42
Abstract: 本发明公开了一种信息推荐的方法，用以提高推荐系统的精确度，该方法包括：获得客户端的访问信息后，从存储记录中获得与所述访问信息关联的各类关联信息，获得所述各类关联信息中含有至少两类关联信息的关联信息组合出现属性，分别根据每一种关联信息组合的出现属性计算该种关联信息组合与所述访问信息的关联度，选择满足条件的关联度对应关联信息组合，将所述关联信息组合推荐给所述客户端。本发明还公开了一种信息推荐的装置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104834698A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510204755.8
申请日：2015-04-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30 , G06F17/30867 , G06F17/30672 , G06F17/30702
Abstract: 本申请公开了信息推送方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取用户在第一站点的搜索行为特征，其中，搜索行为特征包括搜索关键词特征和/或点击特征；获取所述用户在不同于第一站点的第二站点的搜索行为特征；基于所述第一站点的搜索行为特征和所述第二站点的搜索行为特征，生成推送用关键词；基于所述推送用关键词，在所述第一站点和/或第二站点内进行信息搜索并向所述用户推送搜索结果。该实施方式实现了富于个性化的信息推送，节约了检索时间。
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公开(公告)号：CN104572982A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410856318.X
申请日：2014-12-31
Applicant: 东软集团股份有限公司
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30702 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种基于问题引导的个性化推荐方法及系统，其中的方法包括：第一步骤：获取语义主题或行为主题以及构建多个问题引导树；其中，根据用户输入的问题获取语义主题；根据用户的浏览内容获取行为主题；对用户行为数据、用户评分数据和物品元数据进行数据过滤，获取多个物品主题，基于遗传算法构建与所获取的多个物品主题一一对应的问题引导树；第二步骤：通过主题匹配，确定问题引导树，根据语义主题或行为主题获取喜好主题；将喜好主题与问题引导树进行匹配，选取出与喜好主题相匹配的问题引导树，根据选取出的问题引导树向用户进行问题输出，获取用户喜好数据从而进行个性化推荐。利用本发明，能够解决用户冷启动问题，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN104572863A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410796380.4
申请日：2014-12-19
Applicant: 阳珍秀
Inventor： 阳珍秀
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30702 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开了一种产品推荐方法及系统，其中，产品推荐方法包括：从电子商务网站平台收集买家用户的历史操作行为记录；根据所述收集的买家用户的历史操作行为记录分析买家用户的兴趣爱好；查找与所述买家用户的兴趣爱好相似的用户；将与所述买家用户的兴趣爱好相似的用户关注的产品推荐给所述买家用户。本发明提供的方法，能够将与买家用户的兴趣爱好相似的其它用户关注的产品推荐给该买家用户，实现了产品的快速推荐，也实现了产品资源的共享。
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公开(公告)号：CN104346451A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410593341.4
申请日：2014-10-29
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30702 , G06F17/30867
Abstract: 本发明涉及一种基于用户反馈的情景感知系统，包括：高层情景信息获取模块、知识库模块、情景信息应用模块、用户反馈模块及辅助控制模块，情景信息应用模块根据订阅的高层情景信息启动并产生自适应操作；用户反馈模块对用户的行为进行分析后将调整信息和设置信息分别发送至所述情景信息应用模块和所述知识库模块，所述情景信息应用模块对相应的应用程序或设备做出调整，所述知识库模块对所述高层情景信息获取模块的工作模式与参数进行调整。本发明通过感知与自适应技术向用户提供透明的、主动式服务，本发明公布的情景感知系统采用用户反馈机制，以特定用户的意志喜好为标准不断地对情景感知系统的性能进行调节和校正，使其提供的服务能真正地契合用户个性化需求。
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公开(公告)号：CN104239351A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201310247161.6
申请日：2013-06-20
Applicant: 阿里巴巴集团控股有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30702 , G06F17/30705
Abstract: 本发明公开了一种用户行为的机器学习模型的训练方法及装置，无需特征降维即可解决数据稀疏问题，提高用户行为预测的准确性。该方法包括：收集用户的历史访问数据；将用户的历史访问数据按照包含有一个或多个维度的特征集进行分类聚合，形成多个样本；计算每一样本对应的用户行为统计信息，用户行为统计信息包括用户流量数；当当前样本对应的用户流量数小于流量数第一阈值时，计算当前样本与其他样本的距离；选择距离小于距离阈值的其他样本作为当前样本的邻近样本；将当前样本的用户行为统计信息与邻近样本的用户行为统计信息合并生成新样本；使用新样本训练预先建立的机器学习模型，机器学习模型用于根据特征集在各维度下的特征值预测用户行为。
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