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公开(公告)号：CN113052240A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110328519.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京中科研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开关于一种图像处理模型的确定方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理领域。本公开实施例中，对于每个样本图像，通过增加旋转图像，考虑到旋转图像的哈希码与样本图像的哈希码一致的特性，引入了另一种损失值，结合这种损失值与训练样本图像之间相似度的损失值，对图像处理模型的模型参数进行更新，能够使得图像处理模型在获取到更准确的哈希码，基于哈希码进行后续处理，也能够得到更准确的处理结果，因而能够提高该图像处理模型的准确性，且旋转图像为对样本图像进行几何变换得到的，这样该图像处理模型对几何变换前后的图像均能够进行准确处理，具有更好的鲁棒性，且无需标注数据，减少了人工成本，提高数据处理效率。
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公开(公告)号：CN113052240B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202110328519.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京中科研究院
IPC: G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本公开关于一种图像处理模型的确定方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理领域。本公开实施例中，对于每个样本图像，通过增加旋转图像，考虑到旋转图像的哈希码与样本图像的哈希码一致的特性，引入了另一种损失值，结合这种损失值与训练样本图像之间相似度的损失值，对图像处理模型的模型参数进行更新，能够使得图像处理模型在获取到更准确的哈希码，基于哈希码进行后续处理，也能够得到更准确的处理结果，因而能够提高该图像处理模型的准确性，且旋转图像为对样本图像进行几何变换得到的，这样该图像处理模型对几何变换前后的图像均能够进行准确处理，具有更好的鲁棒性，且无需标注数据，减少了人工成本，提高数据处理效率。
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公开(公告)号：CN113886679B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202111032270.7
申请日：2021-09-03
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京中科研究院
IPC: G06F16/9535 , G06F16/332
Abstract: 本公开关于一种推荐方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取目标用户的用户特征信息、历史用户对应的历史实体的实体特征信息和预设候选实体集合，根据用户特征信息、实体特征信息和预设候选实体集合确定当前推荐提问实体，当前推荐提问实体包括预设候选推荐对象或者预设候选属性，获取当前推荐提问实体对应的推荐信息的反馈信息，当当前推荐提问实体为预设候选推荐对象，且反馈信息包含对当前推荐提问实体的正面反馈信息时，确定成功推荐当前推荐提问实体。通过目标用户特征信息可以及时洞察用户当前的兴趣偏好，提高用户使用体验。
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公开(公告)号：CN113886679A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111032270.7
申请日：2021-09-03
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京中科研究院
IPC: G06F16/9535 , G06F16/332
Abstract: 本公开关于一种推荐方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取目标用户的用户特征信息、历史用户对应的历史实体的实体特征信息和预设候选实体集合，根据用户特征信息、实体特征信息和预设候选实体集合确定当前推荐提问实体，当前推荐提问实体包括预设候选推荐对象或者预设候选属性，获取当前推荐提问实体对应的推荐信息的反馈信息，当当前推荐提问实体为预设候选推荐对象，且反馈信息包含对当前推荐提问实体的正面反馈信息时，确定成功推荐当前推荐提问实体。通过目标用户特征信息可以及时洞察用户当前的兴趣偏好，提高用户使用体验。
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公开(公告)号：CN113505256A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110747865.4
申请日：2021-07-02
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京中科研究院
IPC: G06F16/55 , G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本公开关于一种特征提取网络训练方法、图像处理方法及装置，涉及图像处理领域。本公开实施例，新增一种用于提取第二特征的第二特征提取网络，第二特征用于表征目标类别图像的内容特征分布状况，也即是该样本图像的邻域结构，结合用于提取样本图像本身特征的第一特征提取网络，从两个角度来对样本图像的图像特征进行处理，考虑到了不同样本图像的邻域结构可能不均匀的情况，在训练过程中不仅学习样本图像本身的特征，还能够自适应地学习到样本图像的邻域结构，以此训练得到的特征提取网络在特征提取方面的准确性更好，这样提取到的特征能够更加准确地体现出图像所属的类别，基于训练后的特征提取网络进行图像检索也能够得到更加准确的检索结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113468227B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202110711203.1
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京中科研究院
IPC: G06F16/2457 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的信息推荐方法、系统、设备和存储介质，相关方法包括：对于用户与物品交互关系的二部图，通过聚类的方式划分为若干子图；在每个子图上进行图卷积，来传播一阶和高阶的协同信号以挖掘用户的兴趣，得到每个子图的节点嵌入向量；将每个子图作为一个局部模型，通过局部模型的节点嵌入向量计算不同局部模型的相似度并映射到核空间，获得权重矩阵M，获得二部图中每个节点最终的预测向量；利用最终的预测向量，预测各用户与各物品的匹配得分，按照匹配得分大小做降序排列，并将匹配得分靠前的多个物品推荐给相应用户。该方法既能有效捕捉数据中的长尾特性，又能捕捉协同过滤信号，提升模型精度和多样性，提升推荐效果。
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公开(公告)号：CN113505256B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110747865.4
申请日：2021-07-02
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京中科研究院
IPC: G06F16/55 , G06F16/583 , G06V10/74 , G06K9/62
Abstract: 本公开关于一种特征提取网络训练方法、图像处理方法及装置，涉及图像处理领域。本公开实施例，新增一种用于提取第二特征的第二特征提取网络，第二特征用于表征目标类别图像的内容特征分布状况，也即是该样本图像的邻域结构，结合用于提取样本图像本身特征的第一特征提取网络，从两个角度来对样本图像的图像特征进行处理，考虑到了不同样本图像的邻域结构可能不均匀的情况，在训练过程中不仅学习样本图像本身的特征，还能够自适应地学习到样本图像的邻域结构，以此训练得到的特征提取网络在特征提取方面的准确性更好，这样提取到的特征能够更加准确地体现出图像所属的类别，基于训练后的特征提取网络进行图像检索也能够得到更加准确的检索结果。
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公开(公告)号：CN113468227A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110711203.1
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京中科研究院
IPC: G06F16/2457 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的信息推荐方法、系统、设备和存储介质，相关方法包括：对于用户与物品交互关系的二部图，通过聚类的方式划分为若干子图；在每个子图上进行图卷积，来传播一阶和高阶的协同信号以挖掘用户的兴趣，得到每个子图的节点嵌入向量；将每个子图作为一个局部模型，通过局部模型的节点嵌入向量计算不同局部模型的相似度并映射到核空间，获得权重矩阵M，获得二部图中每个节点最终的预测向量；利用最终的预测向量，预测各用户与各物品的匹配得分，按照匹配得分大小做降序排列，并将匹配得分靠前的多个物品推荐给相应用户。该方法既能有效捕捉数据中的长尾特性，又能捕捉协同过滤信号，提升模型精度和多样性，提升推荐效果。
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公开(公告)号：CN113469197B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110730062.8
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 中国科学技术大学
IPC: G06V30/18 , G06V30/19 , G06F40/126
Abstract: 本公开提供一种图文匹配方法、装置、设备以及存储介质，涉及网络信息处理技术领域，以至少解决现有技术中无法准确图文匹配结果的问题。该方法包括：获取待分析图像和待分析文本；将待分析图像和待分析文本输入到预先训练好的图文匹配模型，获取图像模态内特征序列和图像短语序列，以及文本模态内特征序列和文本短语序列；图像模态内特征序列包括待分析图像中多个区域的图像模态内特征；文本模态内特征序列包括与待分析文本中每个词语的文本模态内特征；对图像模态内特征序列、图像短语序列、文本模态内特征序列和文本短语序列进行对齐处理，确定待分析图像和待分析文本的匹配结果。
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公开(公告)号：CN113469197A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110730062.8
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 中国科学技术大学
IPC: G06K9/46 , G06K9/62 , G06F40/126
Abstract: 本公开提供一种图文匹配方法、装置、设备以及存储介质，涉及网络信息处理技术领域，以至少解决现有技术中无法准确图文匹配结果的问题。该方法包括：获取待分析图像和待分析文本；将待分析图像和待分析文本输入到预先训练好的图文匹配模型，获取图像模态内特征序列和图像短语序列，以及文本模态内特征序列和文本短语序列；图像模态内特征序列包括待分析图像中多个区域的图像模态内特征；文本模态内特征序列包括与待分析文本中每个词语的文本模态内特征；对图像模态内特征序列、图像短语序列、文本模态内特征序列和文本短语序列进行对齐处理，确定待分析图像和待分析文本的匹配结果。
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