公开(公告)号：CN118939865A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202310531113.3

申请日：2023-05-11

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 许国顺 ,  戴加明 ,  赵浩梁 ,  翟庆羽 ,  丁啸龙

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/045

Abstract: 本公开提供一种信息推荐方法、装置、电子设备与可读存储介质，涉及深度学习、自然语言处理等人工智能技术领域。其中，信息推荐方法包括：获取待推荐信息的信息特征、以及推荐对象的对象特征与对象行为特征；根据所述对象特征与所述对象行为特征，得到目标信息向量与目标对象向量；根据所述信息特征与所述对象特征，得到预测点击率；根据所述预测点击率、所述目标信息向量与所述目标对象向量，得到所述待推荐信息对应所述推荐对象的推荐概率。本公开能够提升所得到的推荐概率的准确性，从而实现更加准确地向推荐对象进行信息推荐的目的。

公开(公告)号：CN108537289B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201810374080.5

申请日：2018-04-24

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 张琳琳 ,  崔燕 ,  岳爱珍 ,  翟庆羽 ,  宋烈金

IPC: G06F18/214

Abstract: 本发明提出一种数据识别模型的训练方法、装置及存储介质，数据识别模型包括：多层识别逻辑，该方法包括确定第一数据基于不同识别逻辑下的预设指标的实际值，得到与每层识别逻辑对应的实际值，其中，第一数据为海量的评论数据；根据实际值确定是否需要对初始的数据识别模型进行迭代训练；在确定需要进行迭代训练时，获取初始的数据识别模型的训练数据集，训练数据集用于对数据识别模型进行初始的训练；按照预设策略，根据第一数据对训练数据集进行更新，得到新数据集，并根据新数据集对初始的数据识别模型进行自动化迭代训练。通过本发明能够结合海量的评论数据实现数据识别模型的自动化迭代更新训练，释放人力成本，提升模型识别精准度。

公开(公告)号：CN111401889A

公开(公告)日：2020-07-10

申请号：CN201910005167.X

申请日：2019-01-03

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 刘永 ,  魏炎炎 ,  翟庆羽 ,  张作艳

IPC: G06Q20/38 ,  G06Q40/02

Abstract: 本发明实施例公开了一种基于区块链的信用数据处理方法、装置、设备和介质。其中，该方法应用于业务服务器，该方法包括：如果确定数据源设备将信用源数据存储到区块链中，则从数据源设备或区块链中获取所述信用源数据以及区块链地址；对所述信用源数据按照设定处理方式进行处理，以获得信用处理结果，其中，所述设定处理方式的规则数据存储在所述区块链中；将所述信用处理结果，以及所使用的设定处理方式和信用源数据的区块链地址进行关联展示。本发明实施例提供的技术方案，优化了信用数据的处理方式，提高了信用处理结果的认可度。

公开(公告)号：CN108550065A

公开(公告)日：2018-09-18

申请号：CN201810317233.2

申请日：2018-04-10

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 岳爱珍 ,  崔燕 ,  翟庆羽 ,  宋烈金 ,  张琳琳

IPC: G06Q30/06 ,  G06F17/30 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明提出一种评论数据处理方法、装置及设备，其中方法包括：获取待处理的目标评论数据及目标评论数据对应的用户信息；根据用户信息，确定用户的可信度；对目标评论数据进行识别处理，确定目标评论数据的可信度；根据用户的可信度及目标评论数据的可信度，确定目标评论数据所属的类型。该方法实现了根据评论数据的可信度及评论数据对应用户的可信度，对评论数据进行自动识别，不仅提高了对评论数据识别的准确性，而且提高了对评论数据识别的处理速度，降低了对评论数据处理的成本，为向用户提供可靠的评论数据提供了保障。

公开(公告)号：CN108537289A

公开(公告)日：2018-09-14

申请号：CN201810374080.5

申请日：2018-04-24

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 张琳琳 ,  崔燕 ,  岳爱珍 ,  翟庆羽 ,  宋烈金

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提出一种数据识别模型的训练方法、装置及存储介质，数据识别模型包括：多层识别逻辑，该方法包括确定第一数据基于不同识别逻辑下的预设指标的实际值，得到与每层识别逻辑对应的实际值，其中，第一数据为海量的评论数据；根据实际值确定是否需要对初始的数据识别模型进行迭代训练；在确定需要进行迭代训练时，获取初始的数据识别模型的训练数据集，训练数据集用于对数据识别模型进行初始的训练；按照预设策略，根据第一数据对训练数据集进行更新，得到新数据集，并根据新数据集对初始的数据识别模型进行自动化迭代训练。通过本发明能够结合海量的评论数据实现数据识别模型的自动化迭代更新训练，释放人力成本，提升模型识别精准度。

公开(公告)号：CN104917837B

公开(公告)日：2018-05-04

申请号：CN201510320019.9

申请日：2015-06-11

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 周启 ,  崔燕 ,  张铮 ,  张振平 ,  张璐 ,  董长阳 ,  谭静 ,  常冰心 ,  苏俊杰 ,  侯晓冉 ,  翟庆羽

IPC: H04L29/08

Abstract: 本发明公开了一种用于消息处理的方法及系统，所述方法包括：消息中间件接收发送方发起的消息推送调用，其中，所述消息推送调用的标识符为第一标识符；生成所述消息推送调用中消息的标识符作为第二标识符，将所述第一标识符作为所述第二标识符对应消息的应用程序接口API的请求字段；将所述第二标识符对应的消息移入出队列，将待推送给所述接收方的消息推送调用的标识符赋值为所述第一标识符，并将所述待推送的消息推送应用推送给所述接收方。通过采用本发明，可有效提高多个模块级联交互状态下消息追踪和处理的效率，缩短日志排查时间，降低对大型项目的理解复杂度。