公开(公告)号：CN119089013A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202410627734.6

申请日：2024-05-20

Applicant: 中移动信息技术有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司 ,  北京邮电大学

Inventor： 李珍 ,  杨晋豫 ,  张润波 ,  胡清源 ,  陈卓 ,  刘崇洲 ,  梁小涛 ,  侯亚希 ,  黄海 ,  石川

IPC: G06F16/9035 ,  G06F16/901 ,  G06N3/042 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请公开了一种套餐业务推荐方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及业务推荐技术领域，包括：获取动态异质图的快照，所述动态异质图用于映射用户订购套餐的动态演化过程；基于动态元路径，确定快照中目标节点的邻居节点集；对所述邻居节点集进行基于时间编码的注意力聚合操作，得到节点表示；根据所述节点表示确定节点嵌入，基于指数时间衰减机制，将不同快照下的节点嵌入聚合为节点编码；根据所述节点编码的链接预测结果进行套餐业务推荐。本申请能够提高套餐业务推荐效果。

公开(公告)号：CN119150022A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411178149.9

申请日：2024-08-26

Applicant: 中移动信息技术有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司 ,  北京邮电大学

Inventor： 李珍 ,  文思源 ,  张润波 ,  胡清源 ,  陈卓 ,  刘崇洲 ,  梁小涛 ,  侯亚希 ,  黄海 ,  石川

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F16/9535 ,  G06N5/022 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0895

Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法、项目推荐方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：获取多个训练样本；将训练样本输入至预设的项目推荐模型，通过项目推荐模型对二分图样本进行特征提取，得到第一特征向量，以及通过项目推荐模型对知识图谱样本进行特征提取，得到第二特征向量；通过项目推荐模型对第一特征向量和第二特征向量进行对比学习，得到第一损失函数值；在不满足训练停止条件的情况下，基于第一损失函数值调整项目推荐模型的模型参数，并利用多个训练样本训练参数调整后的项目推荐模型，直至满足训练停止条件，得到训练好的项目推荐模型。这样可以使训练好的项目推荐模型准确性更高，预测的推荐项目更能满足用户需求。

公开(公告)号：CN119416912A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411570728.8

申请日：2024-11-05

Applicant: 中移动信息技术有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 梁小涛 ,  吴坤 ,  李珍 ,  魏瑗珍 ,  余文虎 ,  刘仲举 ,  陈卓 ,  王冀彬 ,  陶涛

IPC: G06N20/00 ,  G06F40/30 ,  G06V40/16 ,  G06F17/16

Abstract: 本申请公开了一种大模型连续学习方法、电子设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域，本申请方案将结合低秩矩阵、模型输入量以及上个训练轮次的正交投影矩阵构建当前正交投影矩阵，由于第二低秩矩阵具有低秩性，可用于约束当前训练轮次对应训练样本中的模型输入量的维度，避免最后构建的当前正交投影矩阵维度太大造成计算复杂。且正交投影矩阵相当于被集成在整个框架中，可简化计算流程节约计算资源。在训练过程中再使用当前正投影矩阵对得到的模型更新梯度进行约束，避免进行新的学习任务过程时遗忘过去学习的知识，从而引发生连续性学习过程中的灾难性遗忘问题。故本申请解决了当前解决灾难性遗忘问题方案需占用较大计算机资源的问题。

公开(公告)号：CN119293340A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411604968.5

申请日：2024-11-11

Applicant: 中移动信息技术有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 李珍 ,  王力强 ,  吴坤 ,  魏瑗珍 ,  陈卓 ,  梁小涛 ,  侯亚希 ,  袁德玉 ,  张润波 ,  徐兵

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/045 ,  G06F18/25 ,  G06F18/243 ,  G06F40/289 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请公开了一种内容推荐方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及大模型技术领域，包括获取目标用户的多个特征信息；对多个特征信息进行自然语言拼接，获得用户画像描述文本；将用户画像描述文本输入特征融合模型，得到目标用户的融合特征；特征融合模型为BERT模型；将融合特征输入内容推荐模型，获得内容推荐预测结果。本申请通过多维特征筛选与自然语言拼接，并结合BERT模型进行语义编码，能够充分捕捉自然语言文本的上下文语义信息，使得训练得到的特征融合模型能够更好地理解用户需求和偏好，从而使得输出的融合特征为用户提供个性化和语境化的处理，使使用融合特征进行的内容推荐更加贴合用户的偏好，实现了更精准和符合用户特定需求的推荐。

公开(公告)号：CN118553247A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410875327.7

申请日：2024-07-01

Applicant: 中移动信息技术有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 李珍 ,  张润波 ,  吴坤 ,  胡清源 ,  魏瑗珍 ,  艾盟 ,  梁小涛 ,  王冀彬 ,  陈卓 ,  侯亚希

IPC: G10L15/26 ,  G10L21/0208 ,  G10L21/007 ,  G10L21/0316

Abstract: 本发明公开了一种通话人员身份识别方法、电子设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，通话人员身份识别方法包括：将通话人员的通话语音转换成对应的语音文本，并将所述语音文本与多个预设词库分别进行比对，确定各所述预设词库分别对应的相似特征参数，其中，各所述预设词库至少包括诈骗术语词库；若存在诈骗术语词库对应的相似特征参数，则根据所述通话人员的互联网协议IP地址对诈骗术语词库对应的相似特征参数进行更新；将相似特征参数最高的预设词库对应的人员类型确定为通话人员的身份类型。本发明的技术方案提高了对通话人员身份类型的识别准确性。