公开(公告)号：CN115203558A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210837236.5

申请日：2022-07-15

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 ,  清华大学

Inventor： 高宸 ,  李银峰 ,  李勇 ,  金德鹏 ,  易玲玲 ,  高瀚 ,  邱立威 ,  贺鹏

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9538 ,  G06F17/18 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请公开了一种内容推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及机器学习领域。该方法包括：获取目标对象帐号的目标帐号属性数据和目标内容的目标内容属性数据；提取帐号特征表示以及内容特征表示；基于模型参数搜索空间获取多阶交互特征表示，其中，模型参数搜索空间中包括帐号属性数据和内容属性数据之间的多阶交互关系分别对应的架构参数；对多阶交互特征表示进行预测分析，得到目标对象帐号和目标内容之间的推荐概率；基于推荐概率向目标对象帐号进行内容推荐。也即，通过模型参数搜索空间搜索得到多阶交互特征表示，从而进行预测分析进行推荐的方式，能够减少降低空间存储量，提高内容推荐的效率及准确度。

公开(公告)号：CN113761395A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202110928066.7

申请日：2021-08-12

Applicant: 清华大学

Inventor： 王寰东 ,  李勇 ,  张启钟 ,  金德鹏

IPC: G06F16/9537 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种轨迹生成模型训练方法、轨迹生成方法及装置，该训练方法包括：将历史移动数据输入到逆向生成模型，得到对应的隐含移动特征；将隐含移动特征输入到轨迹生成模型，分别得到时间维度的指数分布和空间维度的多项式分布；训练并优化由逆向生成模型和轨迹生成模型共同构成的变分时间点过程模型，得到轨迹生成模型。本发明提供的轨迹生成模型训练方法、轨迹生成方法及装置，在保留了神经网络模型的强大建模能力、捕获了序列数据中的不确定性的同时提升了其可解释性，且能够通过基于概率模型的数据交互机制有效的引入专家知识，有更强的灵活性、建模能力，对不均衡数据的高度适应性和鲁棒性，在移动数据生成问题上具有巨大的潜力。

公开(公告)号：CN113726545A

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202110697665.2

申请日：2021-06-23

Applicant: 清华大学

Inventor： 李勇 ,  惠铄迪 ,  金德鹏

IPC: H04L12/24 ,  H04L29/08 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明提供一种基于知识增强生成对抗网络的网络流量生成方法及装置，该方法包括：根据设备及相关的用户、平台、位置和环境各属性确定知识图谱，基于知识图谱嵌入模型，得到每个设备的知识图谱嵌入向量；将每个设备的知识图谱嵌入向量，输入训练完成的生成对抗网络模型的生成器网络，输出生成网络数据，其为包括设备类型、流量序列长度属性的网络流量；其中，生成对抗网络模型，是基于多个已知流量设备的知识图谱嵌入向量，输入生成器网络，输出生成网络数据，再利用判别器对真实流量数据和生成网络数据进行对抗训练后得到。该方法需要数据量较少，能够对设备类型进行可靠区分，网络数据的真实性高。通过较少的数据，得到可靠的大规模物联网流量。

公开(公告)号：CN113658718A

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN202110961659.3

申请日：2021-08-20

Applicant: 清华大学

Inventor： 李勇 ,  冯涛 ,  夏彤 ,  金德鹏

IPC: G16H50/80 ,  G06K9/62 ,  G16H50/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种个体疫情防控方法及系统，该方法包括：获取目标城市中用户终端个体在预设时间间隔内预设时段的状态信息和地区访问历史记录信息；将状态信息和地区访问历史记录信息输入到训练好的疫情防控模型，获取目标城市中每个用户终端个体的疫情干预动作；其中，训练好的疫情防控模型是根据样本状态信息、样本地区访问历史记录信息和样本干预动作，对图神经网络和强化学习模型进行训练得到的；根据疫情干预动作，获取用户终端个体的疫情干预策略，以对用户终端个体进行干预。本发明通过图神经网络获取用户终端个体间的接触联系，通过强化学习模型获取最优疫情防控策略，提高了疫情防控成效。

公开(公告)号：CN113269612A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110585850.2

申请日：2021-05-27

Applicant: 清华大学 ,  北京达佳互联信息技术有限公司

Inventor： 李勇 ,  宋洋 ,  郑瑜 ,  高宸 ,  常健新 ,  牛亚男 ,  惠轶群 ,  金德鹏

IPC: G06Q30/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开关于一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：基于账号在历史互动行为中交互的多个物品，获取该账号的长期兴趣特征和短期兴趣特征；对该长期兴趣特征和该短期兴趣特征进行融合，得到该账号的目标兴趣特征；基于该目标兴趣特征和目标物品的嵌入特征，确定是否对该账号推荐该目标物品。本公开通过在目标兴趣特征中较好地融合账号的长期、短期两种不同类型的兴趣偏好，从而提高了对目标物品的推荐准确度。

公开(公告)号：CN111695965A

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN202010340665.2

申请日：2020-04-26

Applicant: 清华大学 ,  杭州贝购科技有限公司

Inventor： 李勇 ,  金德鹏 ,  金博文 ,  高宸 ,  徐裕键 ,  郁佳杰 ,  张良伦

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例涉及商品智能化推荐技术领域，公开了基于图神经网络的产品筛选方法、系统及设备。本发明实施例先获取当前产品对应的第一产品信息向量与当前用户对应的第一用户信息向量；将第一产品信息向量与第一用户信息向量输入至第一预设产品筛选模型，输出第一分值；基于第一分值确定对应的目标产品信息。明显地，本发明实施例可将产品信息向量转换为用户信息向量进行表征，还将根据用户信息向量转换为产品信息向量进行表征。然后，以转换后的信息向量进行分值确定。可见，该模型使用方式深入挖掘了交易信息中隐含的用户与商品之间的关联性，使得建模较为充分，自然也就提高了产品推荐的准确性，解决了推荐准确性较低的技术问题。

公开(公告)号：CN111177581A

公开(公告)日：2020-05-19

申请号：CN201911359245.2

申请日：2019-12-25

Applicant: 清华大学 ,  杭州微拓科技有限公司

Inventor： 金德鹏 ,  高宸 ,  李勇 ,  卢中县 ,  徐裕键 ,  周亮 ,  张良伦

IPC: G06F16/9536 ,  G06Q30/06 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明实施例提供一种基于多平台的社交电商网站商品推荐方法及装置，该方法包括：获取普通电商平台用户商品交互行为数据、社交电商平台用户商品交互行为数据和社交电商平台用户社交关系数据；将普通电商平台用户商品交互行为数据、社交电商平台用户商品交互行为数据和社交电商平台用户社交关系数据输入预设社交-普通电商平台融合模型，得到商品个性化推荐信息。通过基于普通电商推荐模型和社交电商推荐模型，构建融合模型损失函数，从而保证训练过程中，能有效利用来自普通电商平台的用户商品交互行为数据和来自社交电商平台用户商品交互行为数据，充分考虑了普通平台和社交电商平台的用户行为，提高了商品个性化推荐准确率。

公开(公告)号：CN110969516A

公开(公告)日：2020-04-07

申请号：CN201911358070.3

申请日：2019-12-25

Applicant: 清华大学 ,  杭州微拓科技有限公司

Inventor： 李勇 ,  郑瑜 ,  卢中县 ,  金德鹏 ,  周亮 ,  张良伦

IPC: G06Q30/06 ,  G06K9/62 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/9538

Abstract: 本发明实施例提供一种商品推荐方法及装置，该方法包括：将目标用户输入到训练后的推荐系统中，获取候选商品集合；根据目标用户表征向量和目标商品表征向量，基于最近邻搜索算法，对所述候选商品集合中的每一候选商品进行重新排序，将排序靠前的若干候选商品作为最佳推荐商品；将所有最佳推荐商品推荐给用户。本发明实施例提供一种商品推荐方法及装置，基于图神经网络构建的推荐系统，根据目标用户和每个商品之间的相似度，生成目标用户表征向量和目标商品表征向量，提高了候选商品的多样性，从而提高了最佳推荐商品的多样性，并且通过商品召回阶段，将概率最大的商品推荐给用户，提高了推荐的准确率。

公开(公告)号：CN110365591A

公开(公告)日：2019-10-22

申请号：CN201810313392.5

申请日：2018-04-09

Applicant: 华为技术有限公司 ,  清华大学

Inventor： 李勇 ,  张明扬 ,  颜欢 ,  曹龙雨 ,  金德鹏

IPC: H04L12/747 ,  H04L12/861 ,  H04L12/863

Abstract: 本发明实施例公开了一种数据包处理方法、装置及设备，其中，所述方法包括：若接收到第一数据包，则确定所述第一缓存区中用于存储所述第一数据包的第一缓存队列；若所述第一缓存队列的状态为无效状态，则将所述第一数据包缓存于所述第二缓存区，所述第一数据包的数据量小于所述第二缓存区的容量，所述第一缓存队列的状态是在所述第一缓存区的当前数据量达到所述第一缓存区的容量时设置为无效状态的；若所述第二缓存区的数据量达到所述第二缓存区的容量，则将所述第二缓存区的所有数据包发送至控制面设备，可以降低转发面设备与控制面设备之间的链路开销。

公开(公告)号：CN105991367B

公开(公告)日：2019-10-18

申请号：CN201510100366.0

申请日：2015-03-06

Applicant: 清华大学 ,  日立(中国)研究开发有限公司

Inventor： 柳嘉强 ,  李勇 ,  石颖 ,  吴娟 ,  金德鹏

IPC: H04L12/26

Abstract: 本发明提供一种测量虚拟机之间通信依赖关系的方法、系统和控制器。该测量系统包含服务器、控制器、交换设备和设置在服务器上的虚拟机，服务器对虚拟机的通信数据包进行采样，并将采样结果发送至控制器；控制器根据采样结果预分析各虚拟机之间的通信关系，并根据所述通信关系选择要测量的至少一个虚拟机对，以及获取所述虚拟机对之间的数据包转发路径，控制器在所述转发路径上选择一个负荷最小的交换设备来测量所述虚拟机对之间的通信流量；交换设备将所测量到的流量结果返回控制器；服务器上设置有深度分析模块，其通过软件交换机获取虚拟机对之间通信数据包的镜像，进行深度分析。