公开(公告)号：CN119722275A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202311228060.4

申请日：2023-09-21

Applicant: 京东科技控股股份有限公司

Inventor： 彭正阳 ,  汪冬冬 ,  杨恺 ,  郑邦祺 ,  黄志翔

IPC: G06Q40/03 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开的实施例公开了模型生成方法、用户价值额度调整信息生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标用户价值信息集；根据用户价值额度状态信息序列集和价值额度调整动作信息序列集，生成用户价值额度状态转移信息生成模型；根据用户价值额度状态信息序列集、所述价值额度调整动作信息序列集和价值获取信息序列集，生成用户价值奖励信息生成模型；根据用户价值额度状态转移信息生成模型和用户价值奖励信息生成模型，生成用户价值额度调整信息生成模型。该实施方式与人工智能有关，利用用户价值额度调整信息生成模型，可以准确地生成用户价值额度调整信息。

公开(公告)号：CN116384507A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310361877.2

申请日：2023-04-06

Applicant: 京东科技控股股份有限公司

Inventor： 高俊杰 ,  汪冬冬 ,  郑邦祺 ,  黄志翔 ,  杨恺

IPC: G06N20/00 ,  G06F18/214

Abstract: 本公开涉及一种训练方法、装置和计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。本公开的方法包括：获取用于训练的样本组，其中，样本组包括多个样本，多个样本的第一类特征的值互不相同，第二类特征的值相同；将样本组输入机器学习模型，得到输出的样本组中各个样本对应的结果；根据各个样本对应的结果确定第一损失函数的值，其中，第一损失函数根据单调约束条件构建，各个样本对应的结果越符合单调约束条件，第一损失函数的值越小，单调约束条件为各个样本的第一类特征的值在预设区间内与各个样本对应的结果单调相关；根据第一损失函数的值调整机器学习模型的参数。

公开(公告)号：CN111694949B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN201910192853.2

申请日：2019-03-14

Applicant: 京东科技控股股份有限公司

Inventor： 汪冬冬 ,  程建波 ,  彭南博 ,  黄志翔

IPC: G06F16/35

Abstract: 本发明提供了一种多文本分类方法和装置，该方法包括：获取具有相关性的多个文本，以及每个文本的条件特征和时间特征；基于多个文本中每个文本的条件特征，利用循环神经网络和注意力机制提取该文本的文本特征；基于多个文本中每个文本的时间特征和文本特征，利用循环神经网络提取多个文本的特征；根据多个文本的特征，使用预先设定的分类模型确定多个文本的分类。本发明能够根据多文本之间的相关性实现对多文本的分类。

公开(公告)号：CN119107167A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202310628149.3

申请日：2023-05-30

Applicant: 京东科技控股股份有限公司

Inventor： 彭正阳 ,  汪冬冬 ,  郑邦祺 ,  黄志翔

IPC: G06Q40/03 ,  G06N3/08 ,  G06N3/045

Abstract: 本公开的实施例公开了模型训练方法、操作信息生成方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括：获取价值借用资源交换数据，作为训练数据；将训练数据输入至初始混合专家网络模型，以生成输出结果；将输出结果输入至初始目标价值借用资源数值预测模型，以输出价值借用资源数值预测信息；根据价值借用资源数值预测信息，生成第二初始价值借用资源数值多样化预测模型；响应于确定第二初始价值借用资源数值多样化预测模型满足预定模型优化目标，将第二初始价值借用资源数值多样化预测模型确定为价值借用资源数值多样化预测模型。该实施方式与人工智能有关，利用价值借用资源数值多样化预测模型，可以生成更为精准的价值借用资源数值信息。

公开(公告)号：CN119226941A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202310747677.0

申请日：2023-06-21

Applicant: 京东科技控股股份有限公司

Inventor： 高俊杰 ,  汪冬冬 ,  杨恺 ,  郑邦祺 ,  黄志翔

IPC: G06F18/243 ,  G06Q10/04 ,  G16B40/00

Abstract: 本公开涉及一种干预结果预测模型的生成方法、预测方法及相关设备，涉及数据处理领域。干预结果预测模型的生成方法包括：将样本、以及样本在多个干预条件下的反馈信息的差异，作为样本的特征的信息增益，以利用信息增益构建决策树，其中，决策树中的非叶子节点是利用样本的特征进行划分以生成子节点的；对于决策树的各叶子节点，根据叶子节点对应的样本在多个干预条件下的反馈值，确定叶子节点对应的预测结果，以便将决策树用于对多个干预条件的干预结果的预测。本公开的实施例能够高效地确定对个体的干预策略。

公开(公告)号：CN112948575B

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN201911270221.X

申请日：2019-12-11

Applicant: 京东科技控股股份有限公司

Inventor： 汪冬冬 ,  程建波 ,  彭南博 ,  黄志翔

IPC: G06F16/35 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种文本数据处理方法、装置和计算机可读存储介质，涉及数据处理领域。文本数据处理方法包括：根据获取的文本，确定文本对应的词向量序列；将词向量序列输入到文本特征提取模型中，获得文本对应的文本特征；将文本特征输入到一个或多个预先训练的子目标预测模型中，获得每个子目标预测模型输出的子目标预测值；将由文本特征和子目标预测值构建的分类模型输入向量输入到预先训练的分类模型中，获得对文本的分类结果。本发明的实施例可以采用子目标作为整个分类预测过程的中间结果，并根据该中间结果、结合文本的词向量进一步获得文本的分类结果。从而，提升了文本分类的准确性。