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公开(公告)号：CN113222023A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110535518.5
申请日：2021-05-17
Applicant: 广州华多网络科技有限公司
Abstract: 本申请公开一种数据关系重构方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取交易网络中表征各交易节点之间交互关系的节点特征图；根据所述各交易节点之间交互关系，将所述节点特征图转化为邻接矩阵；将所述节点特征图和所述邻接矩阵输入至预设的图神经网络中，生成所述节点特征图的重构矩阵，基于预设的相似度计算公式，对所述重构矩阵中的各交易节点进行关系重构；根据所述各交易节点之间重构后的关系，筛选出符合预设条件的目标交易节点。图神经网络在将数据节点特征图和邻接矩阵进行打散‑重组的过程中，验证了其学习到的各交易节点之间隐藏的关联关系的正确性，通过图形处理技术，深入的解读出数据背后的逻辑关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114528364B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210150428.9
申请日：2022-02-18
Applicant: 广州华多网络科技有限公司
Inventor： 叶朝鹏
IPC: G06F16/29 , G06Q10/0832 , G06Q30/0601
Abstract: 本申请公开一种地址信息检测方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取客户端设备提交的地址信息，根据地址信息生成初始地址文本，其中，所述地址信息包含与目标地区的多个行政层级相对应的多个地名；按照预设步长以固定窗口滑动提取所述初始地址文本获得多个分词，以构成初始地址文本的地址特征；计算所述初始地址文本的地址特征与为目标地区预设的枚举地址库中的枚举地址的地址特征之间的编辑距离，确定其中编辑距离最小的枚举地址为推荐地址文本；向所述客户端设备推送包含所述推荐地址文本的通知消息。本申请的技术方案能够提升电商订单中的地址信息识别的精准度，引导用户修正错误的地址信息，提升电商订单执行效率。
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公开(公告)号：CN115205085A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202211032819.7
申请日：2022-08-26
Applicant: 广州华多网络科技有限公司
Inventor： 叶朝鹏
IPC: G06Q50/28 , G06Q10/08 , G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开一种通信地址联想方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取用户的地址文本集，其中包含录入地址文本及历史地址文本；调用至少两个召回接口实施数据召回，每个召回接口根据地址文本集中的各个地址文本从标准地址库中召回相应多个候选地址子集，每个候选地址子集均包含被召回的标准地址文本；将各个候选地址子集合并为召回地址集，将各个标准地址文本在所有候选地址子集中出现的频次确定为相应的标准地址文本的召回权重；计算所述录入地址文本与所述召回地址集中各个标准地址文本的语义相似度匹配其相应的召回权重获得的排序分值，根据该排序分值对召回地址集进行排序后推送给所述用户。本申请能够实现更精准的地址联想效果。
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公开(公告)号：CN114444502A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210105936.5
申请日：2022-01-28
Applicant: 广州华多网络科技有限公司
Inventor： 叶朝鹏
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/295 , G06F40/232
Abstract: 本申请公开一种中文地址检测方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取客户端设备提交的中文的地址信息，根据地址信息生成初始地址文本；按照预设步长以固定窗口滑动提取所述初始地址文本获得多个分词，以构成初始地址文本的地址特征；计算所述初始地址文本的地址特征与为目标地区预设的枚举地址库中的中文的枚举地址的地址特征之间的编辑距离，确定其中编辑距离最小的枚举地址为推荐地址文本；向所述客户端设备推送包含所述推荐地址文本的通知消息。本申请的技术方案能够提升电商订单中的地址信息识别的准确率，引导用户修正错误的地址信息，提升电商订单执行效率。
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公开(公告)号：CN113806537A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111075426.X
申请日：2021-09-14
Applicant: 广州华多网络科技有限公司
Inventor： 叶朝鹏
Abstract: 本申请公开一种商品类目分类方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取商品对象相对应的标题文本；调用文本特征提取模型从所述标题文本中提取出文本特征信息；其中，所述文本特征提取模型的训练过程中，以同一训练样本对商品分类相对应的类目树的层次结构逐层训练，每一层训练时以当前层的实际损失值修正该文本特征提取模型的权重参数直至该文本特征提取模型被训练至收敛状态，所述实际损失值由当前层的损失函数值融合先训练层的实际损失值获得；基于所述文本特征信息进行分类，以分类结果标记所述商品对象的分类属性，所述分类结果包括所述类目树中具有层次隶属关系的各层次的类目标签。本申请的模型易于高效训练至收敛。
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公开(公告)号：CN113792786A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111073371.9
申请日：2021-09-14
Applicant: 广州华多网络科技有限公司
Abstract: 本申请涉及电商信息技术领域，公开一种商品对象自动分类方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取商品对象，提取其相对应的摘要文本及商品图片；分别对所述摘要文本及所述商品图片进行特征提取，相应获得文本特征向量及图片特征向量，将文本特征向量与图片特征向量拼接为综合特征向量；基于所述综合特征向量进行多层次分类处理，获得所述商品对象相对应的标签集，所述标签集包括多层次分类结构中多个构成层次隶属关系的分类标签；为所述商品对象标记所述标签集中的各个分类标签。本申请能够实现对电商平台的商品对象的准确高效分类，有利于提升电商平台中海量数据的存储和访问效率，具有广阔的应用场景。
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