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公开(公告)号：CN110717106A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910974128.0
申请日：2019-10-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06Q10/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种信息推送的方法和装置，在信息推送过程中，基于预先建立的、用于描述多种信息之间关系的知识图谱，一方面基于用户特征和待推送目标的目标特征进行特征扩充，并利用第一神经网络处理用户特征、目标特征，以及扩充的特征，得到中间结果特征，另一方面基于用户的历史浏览目标，通过涟漪模型按照知识图谱提取用户的兴趣特征，然后将中间结果特征和兴趣特征输入预先确定的预测模型，从而根据预测模型的输出结果确定用户对所述待推送目标的兴趣分数，再基于兴趣分数确定待推送目标推送的用户。如此，可以提高信息推送的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117171336A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311123033.0
申请日：2023-09-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G06Q30/0601 , G06Q40/06
Abstract: 本说明书实施例提供推荐对象确定方法、对象推荐模型训练方法及装置。对第一用户的第一用户特征、第一对象的第一对象特征、融合有对象知识图谱的用户‑对象交互图中的第二用户的第二用户特征、第二对象的第二对象特征和对象属性的属性特征进行多意图通道解耦表征。使用第一和第二用户的多通道用户特征表征、第一和第二对象的多通道对象特征表征和对象属性的多通道对象属性特征表征，对第一用户的多通道用户特征表征和第一对象的多通道对象特征表征进行用户‑对象交互图和对象知识图谱上的表征聚合。然后，根据第一用户的经过聚合后的多通道用户特征表征和第一对象的经过聚合后的多通道对象特征表征，确定是否向第一用户推荐第一对象。
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公开(公告)号：CN110717106B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201910974128.0
申请日：2019-10-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06Q10/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种信息推送的方法和装置，在信息推送过程中，基于预先建立的、用于描述多种信息之间关系的知识图谱，一方面基于用户特征和待推送目标的目标特征进行特征扩充，并利用第一神经网络处理用户特征、目标特征，以及扩充的特征，得到中间结果特征，另一方面基于用户的历史浏览目标，通过涟漪模型按照知识图谱提取用户的兴趣特征，然后将中间结果特征和兴趣特征输入预先确定的预测模型，从而根据预测模型的输出结果确定用户对所述待推送目标的兴趣分数，再基于兴趣分数确定待推送目标推送的用户。如此，可以提高信息推送的有效性。
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公开(公告)号：CN113094604B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110405668.4
申请日：2021-04-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9538 , G06F16/953
Abstract: 本说明书实施例提供搜索结果排序方案。在该搜索结果排序方案中，从查询语句相邻关系图中获取查询语句的相邻查询语句，所述查询语句相邻关系图用于指示查询语句之间的相邻关系，其中，两个查询语句之间存在相邻关系表示该两个查询语句存在至少一条相同的点击搜索结果。确定查询语句的各个搜索结果与查询语句集之间的语义匹配度，所述查询语句集包括查询语句和相邻查询语句。使用点击率预测模型来根据搜索发起用户的用户特征数据、查询语句的第一文本特征数据和各个搜索结果的第二文本特征数据，预测各个搜索结果的点击率预测结果。然后，根据各个搜索结果的语义匹配度和点击率预测结果，对各个搜索结果进行排序。
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公开(公告)号：CN113094604A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110405668.4
申请日：2021-04-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9538 , G06F16/953
Abstract: 本说明书实施例提供搜索结果排序方案。在该搜索结果排序方案中，从查询语句相邻关系图中获取查询语句的相邻查询语句，所述查询语句相邻关系图用于指示查询语句之间的相邻关系，其中，两个查询语句之间存在相邻关系表示该两个查询语句存在至少一条相同的点击搜索结果。确定查询语句的各个搜索结果与查询语句集之间的语义匹配度，所述查询语句集包括查询语句和相邻查询语句。使用点击率预测模型来根据搜索发起用户的用户特征数据、查询语句的第一文本特征数据和各个搜索结果的第二文本特征数据，预测各个搜索结果的点击率预测结果。然后，根据各个搜索结果的语义匹配度和点击率预测结果，对各个搜索结果进行排序。
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公开(公告)号：CN111222052A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010329527.4
申请日：2020-04-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535
Abstract: 公开一种搜索方法及装置、电子设备，该方法可以包括：获取用户输入的搜索数据样本，在用户的每次字符输入时为用户推荐的搜索模式，以及与所述搜索数据样本对应的搜索时长；将所述搜索数据样本中的输入字符作为状态，在用户输入该输入字符时为用户推荐的搜索模式作为动作，生成状态动作对，并将所述搜索时长作为与所述状态动作对对应的回报，对预设的强化学习模型进行强化学习训练，得到搜索决策模型；响应于用户输入的搜索数据，将用户每次输入的输入字符输入训练完成的所述搜索模式决策模型进行推荐计算，并将当前的搜索模式切换为所述搜索模式决策模型输出的搜索模式，以使用户基于所述搜索模式决策模型输出的搜索模式执行搜索。
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