对用户活度进行分类的预测洞察的自动生成

    公开(公告)号:CN117795531A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202280054314.2

    申请日:2022-07-15

    Abstract: 本公开的非限制性示例涉及应用人工智能(AI)处理来为一组用户生成用户活度的分类。例如,基于对多种类型的用户驱动事件的上下文分析来生成分类预测,该分类预测指示在预定时间段内教育课程中的学生被预测为具有高活度水平或是低活度水平。由于用户活度数据通常相当稳健,因此本公开应用降维处理来高效地管理用户活度数据,并且进一步提高下游二元分类的生成的准确性。用户活度数据的降维变换得到输入特征数据的低维表示,该低维表示与二元分类的生成是上下文相关的。然后,利用导出的分类来生成与一个或多个用户的用户活度水平相关的数据洞察。然后,可以渲染数据洞察以用于演示。

    过滤数据存储上的查询数据

    公开(公告)号:CN102682052B

    公开(公告)日:2015-08-19

    申请号:CN201110446021.2

    申请日:2011-12-27

    CPC classification number: G06F17/30979 G06F17/30445

    Abstract: 本发明涉及过滤数据存储上的查询数据。数据集可分布在许多数据存储上,并且查询可由若干数据存储用组合成形成查询结果的结果(例如,使用MapReduce框架)分布式地评估。然而,此类体系结构可通过执行复杂的处理来违反安全性原则,包括在存储数据的相同机器上执行任意代码。代替处理查询,数据存储可被配置成只接收指定一个或多个过滤准则的请求,并且提供满足该过滤准则的数据项。计算节点可通过生成包括一个或多个过滤准则的请求、将该请求提供给数据节点、以及将查询的其余部分(包括复杂的处理、以及可能执行任意代码)应用于数据节点所提供的数据项来应用查询,由此改进查询处理的安全性和效率。

    用于推荐系统的基于强度的建模

    公开(公告)号:CN105580043A

    公开(公告)日:2016-05-11

    申请号:CN201480050231.1

    申请日:2014-09-08

    CPC classification number: G06Q30/0631

    Abstract: 示例装置和方法向用户提供关于他们可能希望考虑购买的产品的推荐。一种方法产生关于用户与该用户与其交互的项目之间的关系的单个指示。该单个指示标识用户是否喜欢该项目以及用户喜欢该项目的程度。该单个指示独立于被处理以计算该单个指示的用户信号。该单个指示由松散耦合至用户和项目的模型的信号导出器来产生。该模型可以是可对其执行矩阵因式分解的矩阵。尽管矩阵因式分解被执行,但它是对其元素独立于被信号导出器处理的信号的向量执行的。由于用户在不同时间可能具有不同偏好,因此用户喜欢项目的程度可被操纵。

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