信息推荐方法、装置、设备和可读存储介质

    公开(公告)号:CN111460130A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010231600.4

    申请日:2020-03-27

    Abstract: 本发明实施例提供一种信息推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质,确定目标用户对应的用户特征属性向量;将目标用户对应的用户特征属性向量输入至对应的推荐模型中,得到推荐模型输出的兴趣偏好分的预测结果;其中,推荐模型与对抗模型组成生成对抗网络;生成对抗网络是以用户特征属性向量样本、融合特征向量样本以及用户行为隐反馈特征向量样本作为对抗模型的输入训练得到;融合特征向量样本是基于用户行为数据样本和待推荐物品对应的物品辅助信息样本确定的。本发明实施例提供的方法,引入了待推荐物品对应的物品辅助信息,增加了模型输入数据的信息维度,能有效挖掘出用户行为和待推荐物品属性间的关系,从而提升推荐的准确率。

    信息推荐方法、装置、设备和可读存储介质

    公开(公告)号:CN111460130B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202010231600.4

    申请日:2020-03-27

    Abstract: 本发明实施例提供一种信息推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质,确定目标用户对应的用户特征属性向量;将目标用户对应的用户特征属性向量输入至对应的推荐模型中,得到推荐模型输出的兴趣偏好分的预测结果;其中,推荐模型与对抗模型组成生成对抗网络;生成对抗网络是以用户特征属性向量样本、融合特征向量样本以及用户行为隐反馈特征向量样本作为对抗模型的输入训练得到;融合特征向量样本是基于用户行为数据样本和待推荐物品对应的物品辅助信息样本确定的。本发明实施例提供的方法,引入了待推荐物品对应的物品辅助信息,增加了模型输入数据的信息维度,能有效挖掘出用户行为和待推荐物品属性间的关系,从而提升推荐的准确率。

    一种图像中局部特征分类方法及系统

    公开(公告)号:CN110503149B

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN201910790017.4

    申请日:2019-08-26

    Abstract: 本发明实施例提供了一种图像中局部特征分类方法及系统,方法包括:基于卷积神经网络,提取待分类图像的图像特征;对所述图像特征进行分块降维,得到分块像素特征;基于所述分块像素特征对应的权重,对所述分块像素特征进行加权,得到优化图像特征;其中,所述权重是对所述图像特征进行主成分分析得到的;对所述优化图像特征进行局部特征分类,得到分类结果。本发明实施例通过主成分分析得到的权重对分块像素特征进行加权,进而得到优化图像特征进行局部特征分类,有效降低了局部特征分类在训练时所需的样本数据量,避免了大量标注导致的高昂人力成本,优化了局部分类效果。

    一种拍摄方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112492211A

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN202011398975.6

    申请日:2020-12-01

    Inventor: 李琳 陈妙 梁思

    Abstract: 本发明实施例涉及一种拍摄方法、电子设备及存储介质,通过图像提取了拍摄主体和主体手势,可以在拍摄之前实现对无效背景人物等滤除,并通过分屏,在第一屏幕区域对拍摄主体实时显示,将美颜模板在第二屏幕区域显示,通过识别主体手势的得到不同的判定动作,包括模板选择动作和拍摄动作,其中模板选择动作可以触发对美颜模板的选择,使用户可以远程操作更换美颜模板,并且通过该美颜模板处理后的拍摄主体会在第一屏幕区域实时显示给用户,待用户确认好美颜模板后,拍摄动作实现短视频的拍摄的开始和结束,实现远程或者单手操作时的美颜模板选择,最终直接呈现出用户需要的美化后的图像。

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