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最新技术
应用于大数据的业务互动分析方法及业务互动服务器
本申请提供的应用于大数据的业务互动分析方法及业务互动服务器,能够基于获取到的目标业务大数据的各个订阅数据目录中的关键订阅数据所对应的业务互动场景之间的相关性系数进行进行聚类获得至少两个聚类集合,然后通过对至少两个聚类集合进行场景融合获得至少一个业务互动场景聚类,这样可以在各个订阅数据目录中将业务互动场景聚类中的各个关键订阅数据所对应的业务互动场景识别为同一个设定类别订阅设备所关注的业务互动场景。从而通过多次场景聚类融合,尽可能完整无误地识别出同一个设定类别订阅设备所关注的所有业务互动场景,从而为相同设定类别订阅设备的业务画像分析提供准确可靠的分析依据。
应用于大数据在线业务的用户画像处理方法及服务器
本申请的应用于大数据在线业务的用户画像处理方法及服务器,可以在处理得到目标分治处理结果内容后确定对应于该目标分治处理结果内容的目标在线业务服务平台,并按照该目标在线业务服务平台分配的目标画像更新策略将该目标分治处理结果内容发送至该目标在线业务服务平台,由此实现了分治处理结果内容的自动更新,在线业务服务平台无需在用户画像处理服务器中频繁查询并申请获得与用户画像相关的分治处理结果内容,进而有效提高了与用户画像相关的分治处理结果内容的更新效率和更新灵活性。通过将所述目标分治处理结果内容更新至所述目标在线业务服务平台,能确保目标在线业务服务平台可以实时定位用户需求信息,实现相关业务服务的优化。
一种基于知识图谱辅助的用户多维度兴趣抽取方法
本发明公开了一种基于知识图谱辅助的用户多维度兴趣抽取方法。准确的用户兴趣表达是提升推荐性能的关键点之一,现有的推荐算法大多是采用一个单一的、混合的向量表示用户兴趣,并不能从多个维度来表达用户兴趣,这种对用户兴趣统一建模的方法忽略了隐向量中的纠缠,容易得到次优的用户兴趣表达,同时也缺乏一定的可解释性。然而,由于交互数据的稀疏性问题,在历史交互数据中学习用户的多维度兴趣表达是非常有难度的,目前相关的研究较少。本发明设计了一个知识图谱辅助的用户多维度兴趣抽取网络,可以得到多维度的用户兴趣表达,同时提供一定的可解释性。我们在音乐和书籍的数据集上验证了该方法的有效性。
竞对酒店的推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质
本申请提供了一种竞对酒店的推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质,首先,根据待选择目标酒店的历史被浏览信息,确定与其存在流向关系的多个候选酒店;其次,基于确定出的待选择目标酒店与每个候选酒店之间在不同流向维度下的多个流向参数向量和多个候选酒店在不同属性维度下的多个属性参数向量,计算得到用于确定待选择目标酒店对应的竞对酒店的目标参数矩阵;最后,基于目标参数矩阵、确定出的目标参数矩阵中每列特征向量对应的流向维度或属性维度的第一相对权重和第二相对权重,确定出竞对酒店。这样,可以根据待选择目标酒店与各候选酒店在不同流向维度下的关联特征,准确地为用户推荐相关的竞对酒店,以减少用户在网络中的浏览时间。
基于IPTV端的调解咨询方法及系统
本发明公开了一种基于IPTV端的调解咨询方法及系统,主要包括:获取文本信息;根据文本信息,获得多轮人机对话;根据多轮人机对话,生成定制化的调解咨询结果;根据多轮人机对话内容、调解咨询结果以及用户需求中任意一种或多种,推荐相应的调解资源;用户确定所需调解资源,并将多轮人机对话内容和/或调解咨询结果发送至所选的调解资源。在为用户提供家庭式调解咨询服务时,通过用户咨询的调解咨询结果和需求,向用户推荐相应的调解资源,使其调解资源可快速、准确的了解用户咨询的问题,并为用户提供相应的服务,从而满足用户足不出户就可以享受准确、及时、有效的调解服务。
课程推荐方法及设备
本发明提供一种课程推荐方法及设备,所述方法包括:获取待推荐用户的用户信息;对所述待推荐用户的用户信息进行分析,得到所述待推荐用户对应的学习属性信息;其中,所述学习属性信息包括访问登录偏好信息、访问触点偏好信息、课程偏好信息和学习状态转移信息中的一个或多个;根据所述待推荐用户对应的学习属性信息对所述待推荐用户进行综合画像分析,得到所述待推荐用户对应的课程推荐结果;将所述课程推荐结果输出至所述待推荐用户,无需用户人工进行查找目标课程,即无需用户查找其所需的课程,实现目标课程的自动确定,提高目标课程的确定效率,提高用户体验。
一种信息推荐方法及设备
本申请涉及计算机技术领域,特别涉及一种信息推荐方法及设备,用于提升推荐信息的准确性,该方法为:响应于推荐指令,获取指定账户对应的健康评估信息,其中,健康评估信息中至少包含指定账户对应的健康数据,健康数据是基于与指定账户绑定的健康设备采集的体征数据确定的;基于健康评估信息,得到并呈现目标推荐信息。这样,无需提前配置患病信息,根据健康设备采集的体征数据即可进行信息推荐,提高了信息推荐的准确性。
在线学习资源推荐方法、装置、设备及存储介质
本申请提供一种在线学习资源推荐方法、装置、设备及存储介质,其中,该方法通过从多个学员中确定待推荐学员,进而,判断该待推荐学员所在的子组织是否为预设高访问量子组织,如果是,则根据该待推荐学员所在的子组织中各个学员的活跃值,确定目标学员的在线学习课程,从而根据该在线学习课程,对上述待推荐学员进行在线学习资源推荐,即本申请实施例通过对在线学习学员的在线学习数据进行分析研究,提出切实可行的在线学习课程进行推荐,提升用户在线学习的满意度,提高用户体验。而且,本申请实施例综合考虑学员进行在线学习的登录次数、学习次数、登录时长和学习时长等数据来确定要推荐的在线学习资源,提高了后续在线学习资源推荐的准确性。
一种搜索方法、装置和用于搜索的装置
本发明实施例提供了一种搜索方法、装置和用于搜索的装置。其中的方法包括:根据查询词确定主需求标签,以及根据所述查询词包含的实体内容确定至少一个次需求标签,所述主需求标签和所述次需求标签属于预置标签;获取所述查询词分别对应所述主需求标签和所述次需求标签的搜索结果;展示所述搜索结果;所述搜索结果由所述主需求标签和所述次需求标签的搜索结果聚合得到,且优先展示主需求标签对应的搜索结果。本发明实施例可以提高搜索效率,简化用户搜索的操作过程,提高用户体验。
基于用户价值分类的信息推荐方法、装置、设备及介质
本发明公开了一种基于用户价值分类的信息推荐方法、装置、设备及介质。所述方法包括:获取当前用户的消费数据和用户画像;根据预设的用户画像与消费数据中的各数据类型的修正系数分配策略的映射关系,确定所述消费数据中各数据类型的价值分析修正系数的分配策略;根据所述价值分析修正系数的分配策略,确定所述消费数据中每一数据类型的价值分析修正系数;根据所述消费数据的每一数据类型的价值分析修正系数,对所述消费数据进行价值分析,得到所述当前用户的用户价值类型;根据所述用户价值类型向所述当前用户推荐对应的目标信息。采用本发明,能有效提高对用户进行信息推荐的针对性和准确性,从而为用户提供一个良好的使用体验。