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搜索结果排序方法、装置及电子设备
本公开的实施例提供了一种搜索结果排序方法、装置及电子设备。该方法包括：基于索引信息搜索获取N个企业；其中,N为大于或等于2的整数；确定N个企业对应的N个排序值；从N个企业中,筛选满足第一预设知名度条件的M个企业；其中,M为小于或等于N的整数；对M个企业对应的M个排序值进行调整；根据经调整后的M个排序值,以及N个排序值中剩余的N-M个排序值,对N个企业进行排序。采用本公开的技术方案,能够提升搜索结果页的排序效果,保证高质量的用户搜索体验。
一种高考志愿填报辅助推荐方法和系统
本发明涉及高考志愿填报技术领域,具体涉及一种高考志愿填报辅助推荐方法和系统,其中,一种高考志愿填报辅助推荐方法,包括如下步骤：S1：考生通过个人身份信息登录系统,根据需要选择查询系统所预测的目标院校的目标专业的文科和/或理科在目标省市地区的录取分数；S2：系统内的数据库根据考生查询的省市地区、院校信息、专业信息和文理科信息,通过冲刺分算法、稳妥分算法以及保底分算法分别向考生提供预测N年份所查询省市地区的考生若要报考该院校的该专业在文科和/或理科方面需要满足的冲刺分、稳妥分和保底分；通过冲刺分、稳妥分和保底分三个方面对考生的志愿填报进行智能型手段辅导,有效降低了高考盲目性,提高了报考成功率。
一种应用推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本申请适用于计算机技术领域,提供了一种应用推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质,所述方法包括：获取目标用户的用户信息和待推荐应用的特征数据,以及获取待推荐应用的平台盈利价格信息；根据用户信息和特征数据确定目标用户对待推荐应用的点击率估值；根据点击率估值和盈利价格信息确定待推荐应用的推荐分值；根据推荐分值推荐待推荐应用。上述方法,不仅仅从用户体验出发,在推荐时,不仅对用户行为的进行分析,并且也考虑到了推荐平台的利益,一方面保证用户体验,另一方面也可以有效利用有限的推荐位置提升商业化营收,能够进行更全面的应用推荐。
一种提升多标签分类正确率的方法及系统
本发明提供一种提升多标签分类正确率的方法及系统,包括以下步骤：S1.获取需分类的社交媒体用户中每一个需分类的用户对多个监控自媒体运营平台的在线信息；S2.根据每一个需分类的用户对多个监控自媒体运营平台的在线信息,获取每个所述的需分类的用户的自媒体运行数据；S3.基于各个所述的需分类的用户的自媒体运行数据,将所述的需分类的社交媒体用户划分成多个标签分类。本发明够根据需分类的用户对自媒体运营平台的使用情况以及每个自媒体运营平台的主题标签,确定需分类的用户的在线信息,更加全面的在线信息来对用户群体特征进行挖掘,能够得到更全面完整的挖掘结果。
内容搜索方法、装置、设备及介质
本公开涉及一种内容搜索方法、装置、设备及介质。其中,内容搜索方法包括：接收搜索关键词；其中,搜索关键词与目标实体对象相匹配,目标实体对象为目标赛事对应的实体对象；在搜索结果界面内分区显示各类目标内容；其中,目标内容至少包括目标赛程内容和目标个性化内容,目标赛程内容包括目标赛事中与目标实体对象相关的赛程内容,目标个性化内容包括目标赛事中与目标实体对象所属的目标实体对象类型相关的赛事内容。根据本公开实施例,能够基于搜索关键词为用户匹配更加符合其搜索意图的搜索结果。
基于双塔模型的确定推荐信息的方法、装置、设备和介质
本公开提供了一种确定推荐信息的方法、装置、设备和介质。涉及人工智能领域,更具体地涉及自然语言处理领域、深度学习领域和智能推荐领域。该方法包括：以目标对象的第一特征数据作为双塔模型中第一特征提取网络的输入,得到第一特征向量；将多个待推荐信息中每个待推荐信息的第二特征数据作为双塔模型中第二特征提取网络的输入,得到每个待推荐信息的第二特征向量；以第一特征向量和每个待推荐信息的第二特征向量作为双塔模型中特征匹配网络的输入,得到针对每个待推荐信息的匹配结果；基于该匹配结果,确定针对目标对象的推荐信息。其中,第一特征提取网络为全连接网络,第二特征提取网络包括序列模型。
一种虚拟形象的确定和获取方法、装置以及电子设备
本公开提供了一种虚拟形象的确定方法、装置、一种虚拟形象的获取方法、装置、一种电子设备、一种可读存储介质以及一种计算机程序产品,涉及增强现实、计算机视觉、深度学习等人工智能领域。具体实现方案为：获取用户端发送的虚拟形象获取请求信息；确定所述虚拟形象获取请求信息对应的至少一个目标关键词,所述至少一个目标关键词包括用于描述虚拟形象的形象特征的关键词；确定所述至少一个目标关键词对应的目标虚拟形象。该方案能够根据用于描述虚拟形象的形象特征的至少一个目标关键词,确定出至少一个目标关键词对应的目标虚拟形象,而无需通过人机交互界面进行虚拟形象的选择操作。降低了确定虚拟形象的复杂程度,能够提高用户体验。
一种粗排序的方法及装置
本申请公开了一种粗排序的方法及装置,该方法包括：获取用户的历史条目集合,并根据所述历史条目集合确定所述用户的多种兴趣点信息；获取候选条目集合,并确定所述候选条目集合中各候选条目分别与所述多种兴趣点信息的相关度分数；从所述相关度分数中确定各候选条目的最终相关度分数；根据各候选条目的最终相关度分数,从所述候选条目集合中选取用于进行精排序的目标候选条目。使得选出的目标候选条目与当前用户的历史使用习惯相匹配,用户个性化程度高,提高了粗排阶段筛选目标候选条目的质量和准确度。
一种基于大数据的在线学习推荐方法、装置和计算机设备
本发明实施例提供了一种基于大数据的在线学习推荐方法、装置和计算机设备,获取到用户学习行为日志及非结构化行业数据；通过在线推荐组件针对所述用户学习行为日志进行处理,得到第一推荐结果；以及通过离线推荐组件针对所述非结构化行业数据进行处理,得到第二推荐结果；将第一推荐结果及第二推荐结果输入至缓存中；从缓存中输出所述第一推荐结果及第二推荐结果；据海量日志进行大数据在线推荐计算,实现用户学习行为的推荐内容；根据结构化的离线数据进行大数据离线推荐计算,实现用户画像及学习行为的推荐内容。
线上三维展馆的推荐方法、装置及电子设备
本申请提供一种线上三维展馆的推荐方法、装置及电子设备。方法包括：接收来自终端的针对线上三维展馆平台的包括用户的身份标识的登录请求；若根据用户的身份标识,确定用户未使用过线上三维展馆平台,则确定用户是否操作过与线上三维展馆平台关联的目标游戏；目标游戏中设置有多个目标对象,多个目标对象与线上三维展馆平台中的至少一个线上三维展馆中的展示对象相关联；若用户操作过目标游戏,则根据用户在目标游戏中针对目标对象的操作数据,确定在线上三维展馆平台的主页面上待显示的目标线上三维展馆；向终端推送线上三维展馆平台的主页面数据,主页面包括目标线上三维展馆的入口。本申请提高了线上三维展馆的推荐的准确性和灵活性。

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