一种个性化推荐方法及装置
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116089701A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202211478596.7

    申请日:2022-11-17

    Abstract: 本申请公开了一种个性化推荐方法及装置,具体涉及互联网技术领域。本申请具体包括:先从目标对象文本浏览记录中提取关键词,并将关键词作为第一关键词,再确定第一关键词在预设语义树中对应的节点位置,其中,预设语义树由若干个节点和各个节点之间的链接组成,一个节点对应着一个词语,各个节点之间的链接标识着词语间的关系,接着根据第一关键词对应的节点位置和预设语义树选取至少一个第二关键词,最后根据至少一个第二关键词向目标对象推荐文本,这样,将关键词进行语义拓展,并根据原关键词以及语义拓展后得到的词语对用户进行个性化推荐,进而,推荐的内容更容易满足用户偏好,提高了用户对个性化推荐的满意度。

    神经网络模型训练方法、装置、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN116227577A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310233224.6

    申请日:2023-03-07

    Abstract: 本申请公开了一种神经网络模型训练方法、装置、设备及可读存储介质,将训练样本输入神经网络模型,得到模型预测的结果,对根据结果及标签计算出的损失函数求二阶导,得到二阶损失函数,利用线性共轭梯度算法对二阶损失函数进行优化,得到目标函数,再基于如下公式:计算梯度下降向量,也即使用了二阶优化算法对模型的参数进行训练调整,直至满足设定的训练结束条件,使神经网络模型能够准确的训练学习,能够处理大量的训练样本,有效地实现神经网络模型通过一个完全通用的优化器来执行,无需任何训练样本的预训练,解决了深度学习中的欠拟合问题,同时使得优化速度更快。

    数字孪生电力网络通信方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118842724A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202411050228.1

    申请日:2024-08-01

    Abstract: 本申请提供一种数字孪生电力网络通信方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括信息发送端先获取待发送的第一电力通信信息,然后通过训练获得的语义编码器对所述第一电力通信信息进行语义编码,得到所述第一电力通信信息的语义特征,最后将所述语义特征发送到信息接收端,以使所述信息接收端通过训练获得的语义解码器对所述语义特征进行解码,得到与所述第一电力通信信息对应的第二电力通信信息,通过将数字孪生电力网络中的通信信息转化为语义特征进行通信传输,减少了数字孪生电力网络中的数据通信量,降低了电力数据在传输过程中的延迟。

    实体关系分类方法及相关设备
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119721036A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411618617.X

    申请日:2024-11-13

    Abstract: 本申请提供一种实体关系分类方法及相关设备,通过预先构建的单向门控循环网络对目标实体对的嵌入向量进行处理的方式,实现从全局的范围内把注意力机制整合到实体关系分类中,得到注意力向量,然后为了避免在句子是比较长且复杂的时候,避免无关的词所带来的噪音的影响导致影响实体关系分类的准确性的问题,利用硬局部机制算法或软局部机制算法来识别局部注意力的潜在关键词,把真正的关键词的注意力权重提高,把噪声词的注意力权重降低,这样可以筛选出真正的关键词,从而基于此可以实现有效的实体关系分类,能够提高目标实体对的关系分类结果的准确性。

    一种数据处理方法及其相关产品
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115563551A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211397865.7

    申请日:2022-11-09

    Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法及其相关产品。该方法包括:从未标记数据集中确定信息量最大的结构化数据作为目标样本,并进行标记;未标记数据集中包括多个未被标记的结构化数据;对已标记的目标样本进行分析处理,生成与已标记的目标样本具有相同标记信息的新的样本;以新的样本更新用于训练结构化数据检测模型的已标记数据集;已标记数据集中包括多个已标记的结构化数据。如此,通过选取信息量最大的结构化数据作为目标样本进行标记,而非对未标记数据集中的所有样本均进行标记,可以节约标记数据的资源。并且,新的样本与目标样本具有相同标记信息,以新的样本扩充已标记数据集,可以进一步减少标记数据的计算资源和人力资源。

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