公开(公告)号：CN112487274A

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN202011386336.8

申请日：2020-12-02

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 高萌 ,  王进 ,  胡峰 ,  杨小姜 ,  华尹 ,  彭浩

IPC: G06F16/9532 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于文本点击率的搜索结果推荐方法及系统，属于机器学习、和自然语言处理领域，所述方法包括：对搜索文本query和title进行预处理操作；对文本query和title构建特征工程；利用改进DRCN构建的RRSCN深度匹配模型进行特征提取；利用RRSCN深度匹配模型构建预训练模型；根据特征工程和RRSCN深度匹配模型构建三输入的全连接层网络；本发明根据文本query和title预测query下文本点击率，通过构建特征工程，特征选择工作，构建三输入深度学习文本匹配模型，从而可以更精确的预测文本预估点击率和相关性，准确的给用户推荐最有可能点击的搜索结果，提高用户的体验性。

公开(公告)号：CN112487274B

公开(公告)日：2023-02-07

申请号：CN202011386336.8

申请日：2020-12-02

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 高萌 ,  王进 ,  胡峰 ,  杨小姜 ,  华尹 ,  彭浩

IPC: G06F16/9532 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06F16/35 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于文本点击率的搜索结果推荐方法及系统，属于机器学习、和自然语言处理领域，所述方法包括：对搜索文本query和title进行预处理操作；对文本query和title构建特征工程；利用改进DRCN构建的RRSCN深度匹配模型进行特征提取；利用RRSCN深度匹配模型构建预训练模型；根据特征工程和RRSCN深度匹配模型构建三输入的全连接层网络；本发明根据文本query和title预测query下文本点击率，通过构建特征工程，特征选择工作，构建三输入深度学习文本匹配模型，从而可以更精确的预测文本预估点击率和相关性，准确的给用户推荐最有可能点击的搜索结果，提高用户的体验性。

公开(公告)号：CN113962750A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202111356919.0

申请日：2021-11-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  马梦涵 ,  李辰宇 ,  华尹 ,  孙开伟 ,  刘彬 ,  杜雨露

IPC: G06Q30/02 ,  G06N3/04 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明涉及大数据处理技术和汽车销量预测技术领域，特别涉及一种基于attention机制的多尺度信息汽车销量大数据预测方法，包括将加入用户行为信息的汽车基本信息数据传入encoder RNN中；在encoder RNN中采用多尺度特征解耦操作得到每个时间序列在每个时间步的多尺度信息；采用attention机制获取对不同small hidden state的重要性得分并更新；由decoder RNN输出未来时间步的汽车销量预测结果；本发明使得不同的small hidden state以不同频率更新，达到动态的选择重要尺度信息的目的，从而提升汽车销量预测的精确性。