公开(公告)号：CN119886322A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411637369.3

申请日：2024-11-15

Applicant: 北京大学

Inventor： 褚旭 ,  王炳策 ,  谭志杰 ,  吴苏桓 ,  阳彤 ,  陈肖肖 ,  李博 ,  李伟平 ,  莫同

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于混合模型的任务规划方法、装置、设备、介质和产品，该方法包括：将用户请求输入至混合模型中的第一大语言模型中，得到多个子任务；多个子任务是以有向文本图的形式被输出的；将有向文本图输入至文本嵌入模块，将有向文本图中的每个节点的文本特征转换为嵌入向量；将嵌入向量输入图神经网络，得到每个节点对应的聚合特征；将每个节点对应的聚合特征输入第二大语言模型中，得到针对用户请求的答案；其中，答案包括针对每个子任务的子答案。本申请结合了图神经网络和大语言模型各自的优势，使得用户请求显式地被拆解成多个子任务，实现准确、高可靠性和可解释的任务规划。

公开(公告)号：CN119557519A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202510131974.1

申请日：2025-02-06

Applicant: 北京大学

Inventor： 李梓宇 ,  吴苏桓 ,  于骐泽 ,  李伟平 ,  莫同

IPC: G06F16/9535 ,  G06F21/62 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种商品服务推荐方法及系统，属于人工智能技术领域，包括：接收由服务终端下发的全局推荐模型；基于全局推荐模型对客户端内用户的历史交互行为数据集进行处理，得到初始候选推荐集；将初始候选推荐集和历史交互行为数据集填充至预设提示词模板，生成推荐提示词；将推荐提示词输入至大语言模型，得到大语言模型输出的重排序推荐候选集；对每个用户的初始候选推荐集和重排序推荐候选集进行相似度校验，筛除初始候选推荐集中不匹配的推荐项，输出服务推荐结果。本发明通过结合联邦学习的分布式协作和大语言模型的语义理解与生成能力，在保护数据隐私的前提下实现准确的商品服务推荐。

公开(公告)号：CN119398902A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411182092.X

申请日：2024-08-27

Applicant: 北京大学

Inventor： 李博 ,  王炳策 ,  李伟平 ,  莫同 ,  陈肖肖 ,  褚旭 ,  阳彤 ,  吴苏桓

IPC: G06Q40/03 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提供一种基于元路径的企业集团成员企业间异质网络关系补充方法，该方法包括：构建企业集团异质图；企业集团异质图用于表征企业集团成员企业间的异质网络关系和节点初始表示向量；基于企业集团异质图设置的元路径进行节点邻域采样，得到邻域节点集；基于邻域节点集，采用异质图表示学习方法对节点初始表示向量进行更新，得到企业集团异质图中的节点嵌入表示向量；输入待链接预测的节点对至预设链接预测器，得到链接预测器输出的链接预测结果；根据链接预测结果对异质网络关系进行补充。本发明通过企业集团异质图耦合异质网络的拓扑结构与节点的属性信息，能使用更全面的结构信息进行企业间的异质网络关系的链接预测和关系补充。