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公开(公告)号：CN118427366A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410572352.8
申请日：2024-05-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/383 , G06F18/214
Abstract: 本说明书提供一种检索方法、检索模型的训练方法、系统，包括：获得目标搜索词，根据目标搜索词生成目标提示信息，其中，目标提示信息指示与目标搜索词对应的目标对象检索任务，根据预先训练的检索模型对目标提示信息进行预测，得到并输出与目标搜索词对应的目标检索对象，其中，检索模型是基于第一样本数据对目标大语言模型进行训练得到的，相对而言，本说明书提供的技术方案充分利用了大语言模型的强大能力，因此，可以既快速又深入地学习用户的输入和上下文，以快速且准确的理解搜索用户的需求和意图的能力，从而确定更加符合用户期望的检索结果，提升了用户的体验和满意度。
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公开(公告)号：CN110941768B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201911101986.0
申请日：2019-11-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本说明书公开了服务推荐方法和装置。所述方法包括：获取关于服务的知识图谱和用户的服务兴趣序列；对序列中的相邻服务，从图谱中查找出两者之间的最短关联路径作为第一子路径，将第一子路径组合成第一路径；对于序列中的相邻服务，从图谱中查找出两者的公共直连节点的数量并插入到两者之间形成第二子路径，将第二子路径组合成第二路径；将第一路径和第二路径的嵌入表征融合得到用户的嵌入表征；从图谱中获取服务类实体的嵌入表征；根据服务类实体的嵌入表征和用户的嵌入表征预测用户使用服务的概率，以向用户推荐服务。
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公开(公告)号：CN116362796A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310336585.3
申请日：2023-03-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供了一种用于预测转化率的点击转化模型训练方法和系统，其中，点击转化模型包括点击模型和转化模型，该方法包括：获取训练样本；其中，训练样本包括样本用户的特征和样本对象的特征，以及与样本对象对应的标签；通过点击模型对样本用户的特征和样本对象的特征进行处理，获取点击模型的输出；通过转化模型对来自点击模型的数据、样本用户的特征和样本对象的特征进行处理，获取转化模型的输出；基于点击模型的输出和转化模型的输出构建损失函数，根据损失函数的值对点击转化模型的参数进行调整，以减小模型输出与对应的标签之间的差异。
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公开(公告)号：CN111523289B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010334143.1
申请日：2020-04-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/106 , G06F40/205 , G06F40/289
Abstract: 本说明书实施例公开了文本格式生成方法、装置、设备及计算机可读介质。方案包括：获取目标文本；提取所述目标文本中的关键词；基于提取的所述关键词，确定所述目标文本的标签；基于预设标签与预设文本格式的映射关系库，根据所述目标文本的标签，确定所述目标文本的文本格式。
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公开(公告)号：CN110717106A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910974128.0
申请日：2019-10-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06Q10/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种信息推送的方法和装置，在信息推送过程中，基于预先建立的、用于描述多种信息之间关系的知识图谱，一方面基于用户特征和待推送目标的目标特征进行特征扩充，并利用第一神经网络处理用户特征、目标特征，以及扩充的特征，得到中间结果特征，另一方面基于用户的历史浏览目标，通过涟漪模型按照知识图谱提取用户的兴趣特征，然后将中间结果特征和兴趣特征输入预先确定的预测模型，从而根据预测模型的输出结果确定用户对所述待推送目标的兴趣分数，再基于兴趣分数确定待推送目标推送的用户。如此，可以提高信息推送的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119441421A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411412538.3
申请日：2024-10-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06N5/022
Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据处理方法、装置及设备，该方法包括：接收用户输入的问题数据；将所述问题数据输入到预先训练的大语言模型中，得到所述问题数据对应的思维链，并基于所述问题数据对应的思维链构建查询数据；基于所述查询数据，通过预先训练的知识图谱检索模型从预设的知识数据库中检索与所述查询数据相匹配的知识图谱，并基于检索到的知识图谱构建所述查询数据对应的目标知识图谱；将所述查询数据对应的目标知识图谱转换为具有相同语义的预设格式的自然语言数据，并基于转换后的预设格式的自然语言数据，通过所述大语言模型确定所述问题数据对应的答案数据。
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公开(公告)号：CN110717106B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201910974128.0
申请日：2019-10-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06Q10/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种信息推送的方法和装置，在信息推送过程中，基于预先建立的、用于描述多种信息之间关系的知识图谱，一方面基于用户特征和待推送目标的目标特征进行特征扩充，并利用第一神经网络处理用户特征、目标特征，以及扩充的特征，得到中间结果特征，另一方面基于用户的历史浏览目标，通过涟漪模型按照知识图谱提取用户的兴趣特征，然后将中间结果特征和兴趣特征输入预先确定的预测模型，从而根据预测模型的输出结果确定用户对所述待推送目标的兴趣分数，再基于兴趣分数确定待推送目标推送的用户。如此，可以提高信息推送的有效性。
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公开(公告)号：CN113094604B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110405668.4
申请日：2021-04-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9538 , G06F16/953
Abstract: 本说明书实施例提供搜索结果排序方案。在该搜索结果排序方案中，从查询语句相邻关系图中获取查询语句的相邻查询语句，所述查询语句相邻关系图用于指示查询语句之间的相邻关系，其中，两个查询语句之间存在相邻关系表示该两个查询语句存在至少一条相同的点击搜索结果。确定查询语句的各个搜索结果与查询语句集之间的语义匹配度，所述查询语句集包括查询语句和相邻查询语句。使用点击率预测模型来根据搜索发起用户的用户特征数据、查询语句的第一文本特征数据和各个搜索结果的第二文本特征数据，预测各个搜索结果的点击率预测结果。然后，根据各个搜索结果的语义匹配度和点击率预测结果，对各个搜索结果进行排序。
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公开(公告)号：CN119807489A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411997061.X
申请日：2024-12-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F16/9032 , G06N5/022 , G06N3/0455
Abstract: 本说明书实施例提供了一种确定查询‑项目对的相关性的方法及装置。该方法包括：基于目标搜索引擎的用户的历史行为数据，获取目标查询‑目标项目对的邻居集合，所述邻居集合包括以下至少一个集合：所述目标查询对应的第一项目的第一集合，所述目标项目对应的第一查询的第二集合；基于所述目标查询‑目标项目对和所述邻居集合，构建目标提示信息；将所述目标提示信息输入大语言模型，得到所述大语言模型输出的所述目标查询‑目标项目对的相关性分数。
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公开(公告)号：CN116401454A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310356647.7
申请日：2023-03-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供交互转化率预测、预测模型训练、对象推荐方法及装置。在进行模型训练时，根据事实未交互空间对象样本集构建反事实未交互空间对象样本集，反事实交互空间样本集中的对象样本与事实未交互空间样本集中的对应对象样本的样本特征相同并且转化率标签互为取反；以及使用事实空间对象样本集，对交互转化率预测模型执行基于多任务的模型训练。所述多任务包括交互率预测任务、交互后转化率预测任务和交互转化率预测任务。交互后转化率预测任务包括事实交互后转化率预测任务和反事实交互后转化率预测任务，以及交互率预测任务和事实交互后转化率预测任务的预测结果被使用来执行交互转化率预测任务。
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