公开(公告)号：CN114615177B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202210202231.5

申请日：2022-03-03

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 刘志煌 ,  武睿彪 ,  马旭 ,  胡林红 ,  邱伟

IPC: H04L43/50 ,  H04L43/08

Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种云平台的负载检测方法、装置、电子设备和存储介质，用以提高云平台负载检测的准确性。其中，方法包括：基于各个实例的资源使用信息，从各个实例中确定满足动态阈值条件的目标实例，其中，每个实例表征：相应对象在目标云平台中占用的云设备；基于各个目标实例各自的多维度特征信息，分别获得各个目标实例各自对应目标负载状态的实例评估值；基于各个目标实例所属服务及其各自对应的实例评估值，分别确定相应对象的对象评估值；分别基于各个对象评估值，对目标云平台中的相应对象进行负载检测。本申请通过动态弹性定义目标实例，基于多维度特征信息来对负载状态进行评估，使得检测准确率更高，维度更广。

公开(公告)号：CN111695359B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202010536927.2

申请日：2020-06-12

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 刘志煌

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/237

Abstract: 本申请提供一种生成词向量的方法、装置、计算机存储介质和电子设备，通过序列模式挖掘获得训练语料集中包含目标文本单元、且支持度不小于支持度阈值的目标序列模式，对每一语句，若语句中目标文本单元的上下文窗口包含满足长度条件的目标序列模式，则为该目标文本单元配置语义标签，得到携带语义标签的目标文本单元，对应相同目标序列模式的目标文本单元携带相同语义标签，对应不同目标序列模式的目标文本单元携带不同语义标签，然后通过训练词向量模型得到每种语义标签的词向量。本方案挖掘出可以反映目标文本单元不同语境的目标序列模式，由此为不同语境的目标文本单元配置不同的语义标签，从而获得表示目标文本单元的不同语义的多个词向量。

公开(公告)号：CN111767730B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202010647610.6

申请日：2020-07-07

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 刘志煌

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06F16/2458

Abstract: 本发明公开了一种事件类型识别方法及装置；获取预设事件类型对应的事件类型词集合，其中，一个事件类型词集合中包括同一事件类型对应的事件类型词；确定事件类型词集合中与待识别事件内容匹配的事件类型词，并将匹配的事件类型词对应的预设事件类型，确定为待识别事件内容的暂定事件类型；获取暂定事件类型对应的频繁字序列，频繁字序列包括从暂定事件类型对应的多个事件内容样本中挖掘出的频繁字；确定待识别事件内容中包含的词，与频繁字序列的相似度；基于相似度，确定待识别事件内容的实际事件类型是否为暂定事件类型。该方案可以提高事件类型识别的准确率。

公开(公告)号：CN115705578A

公开(公告)日：2023-02-17

申请号：CN202110896500.8

申请日：2021-08-05

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 刘志煌

IPC: G06Q30/0201 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25

Abstract: 本申请公开了一种投放区域确定方法、装置及存储介质，所述方法包括：确定候选区域的支付关联特征以及交通流量趋势序列特征；确定目标对象的投放指标与支付关联特征的第一互信息以及投放指标与交通流量趋势序列特征的第二互信息；构建综合互信息函数；基于综合互信息函数，调整投放指标对应的数值，计算综合互信息值；当综合互信息值为预设阈值时，将预设阈值对应的数值确定为候选区域的预测投放指标数值；基于预测投放指标数值，确定候选区域的投放类别预测结果；当预测结果为候选区域为待投放区域时，将候选区域作为目标对象的投放区域；提高了目标对象投放区域的投放指标值，实现向用户精准推荐目标对象的投放区域。

公开(公告)号：CN114329173A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111053077.1

申请日：2021-09-08

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 刘志煌

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/02 ,  G06Q30/06 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请的实施例揭示了一种信息推荐方法、信息推荐装置、电子设备以及存储介质，该方法包括：获取多个推荐特征，多个推荐特征包括目标对象特征、多个待推荐的虚拟对象分别对应的虚拟对象特征以及与目标对象的属性序列相关联的属性序列模式特征，其中，目标对象的属性序列包括目标对象分别对于不同虚拟对象的属性序列，属性序列中包括按照时间先后顺序进行排列的多个属性标识，属性标识用于表征目标对象针对相应虚拟对象的历史操作属性类型；由多个推荐特征融合得到融合特征，并根据融合特征确定向目标对象推荐的虚拟对象的推荐概率；向目标对象推荐推荐概率大于预设阈值的虚拟对象。本申请实施例的技术方案能够提高信息推荐的准确度。

公开(公告)号：CN114328985A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111516620.7

申请日：2021-12-10

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 刘志煌

IPC: G06F16/387 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请实施例公开了一种数据处理方法和相关装置，针对需要进数据归因的目标产品，获取与其相关的历史产品数据，根据历史产品数据中的数据指标和对应的数据维度特征，确定数据指标和数据维度特征在多个时间窗的数值变化情况，并基于数值变化情况得到以时间窗为粒度的指标维度升降序列，由于该指标维度升降序列能够体现出在时间变化下，数据指标与数据维度特征间关联关系的变化情况，故此训练得到的数据归因识别模型能够基于目标产品数据，识别出不同时间窗下针对待识别数据指标的数据归因结果，通过数据归因识别模型可以在时间维度上提供更为动态的数据归因结果，基于数据归因结果进行与数据指标关联的数据维度特征的抽取更加灵活。

公开(公告)号：CN113821590A

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN202110662917.8

申请日：2021-06-15

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 刘志煌

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/242 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30

Abstract: 本申请实施例公开了一种应用于自然语言处理的文本类别的确定方法、相关装置以及设备，用于提高确定文本类别的准确率，从而便于文本的分类或查询。本申请实施例方法包括：获取待分类文本，从待分类文本中确定主题词语，主题词语用于表示待分类文本的主题类型，根据P个领域词典确定待分类文本中的K个领域词语，K个领域词语来源于P个领域词典，领域词语用于表示待分类文本所属的领域类型，每个领域词典对应于一个文本类别，根据K个领域词语以及主题词语确定待分类文本分别属于P个文本类别的概率，根据待分类文本分别属于P个文本类别的概率，从P个文本类别中确定待分类文本所对应的目标文本类别。

公开(公告)号：CN113538920A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202111075695.6

申请日：2021-09-14

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 刘志煌

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/0968 ,  G06F16/9537 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/29 ,  G06N7/00

Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及目标行驶路线的确定方法、装置、电子设备及存储介质，应用于车载场景，该方法包括：响应于目标对象触发的目的地选取操作，获得目标对象和目的地之间的至少两条候选行驶路线；获得至少两条候选行驶路线各自对应的具有指定资源的至少一个候选地，其中，每个候选地位于目的地的周边预设范围内；采用已训练的路线推荐模型，分别获得至少两条候选行驶路线和各条参考推荐路线之间的流量特征关联度和资源特征关联度；从至少两条候选行驶路线中，选取对应的流量特征关联度和资源特征关联度均满足预设关联度条件的候选行驶路线，作为目标行驶路线。这样，能够提高确定目标行驶路线的准确性。

公开(公告)号：CN113535945A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202010543778.2

申请日：2020-06-15

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 刘志煌

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F16/335

Abstract: 本申请实施例提供了一种文本类别的识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待识别文本；根据预先生成的样本特征集，对待识别文本进行识别，得到待识别文本的分类类别；其中，样本特征集包括对应于至少一个分类类别的正特征集和负特征集，正特征集包括至少一个第一特征单元，负特征集包括至少一个第二特征单元，第一特征单元为在对应分类类别的第一正样本文本集中出现次数大于第一阈值的词或词组，第二特征单元为在对应分类类别的第一负样本文本集中出现次数大于第二阈值的词或词组。该方法中的第一特征单元能够更准确的代表分类类别，第二特征单元能够避免错误的分类，从而提升了文本类别识别的效率和准确度。

公开(公告)号：CN113486658A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202011527844.3

申请日：2020-12-22

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 刘志煌

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F40/216

Abstract: 公开了一种构建文本元素的上下文聚合编码表示的方法，包括：获取目标文本元素所在的至少两个上下文文本；确定隐含序列模式以及该隐含序列模式的模式支持度；获取该至少两个上下文文本中的至少部分文本元素的局部编码表示；以及利用各个不同的隐含序列模式的模式支持度对该至少部分文本元素的局部编码表示进行聚合，以得到该目标文本元素的上下文聚合编码表示。还公开了相应的装置、设备和计算机可读存储媒体等。