公开(公告)号：CN108734297B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN201710458089.X

申请日：2017-06-16

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： 高晖吉 ,  高远 ,  刘鹍 ,  许荔秦

IPC: G06F17/00 ,  G06N99/00

Abstract: 描述了机器学习技术以用于使用决策树来生成推荐。决策树基于包括多个训练实例的训练数据而生成，其中每个训练实例包括对于多个特征中的每个的特征值和目标变量的标签。该多个特征与多个内容递送活动的属性相对应。随后，接收内容递送活动的特征值。使用该特征值来遍历该决策树以生成输出。基于该输出，识别一个或更多个推荐并且该一个或更多个推荐被呈现在计算设备上。

公开(公告)号：CN110135552A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910098081.6

申请日：2019-01-31

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： R·拉马纳特 ,  G·波拉特坎 ,  许荔秦 ,  胡泊 ,  周山 ,  H·H·李

IPC: G06N3/04 ,  G06F16/953

Abstract: 本文公开了用于实现用于搜索的深度神经网络架构的技术。在一些实施例中，深度神经网络架构包括：项目神经网络，其被配置为针对多个项目中的每一个项目，基于多个项目中的该个项目的项目数据来生成项目向量表示；查询神经网络，其被配置为基于查询来生成针对查询的查询向量表示，查询神经网络与项目神经网络不同；以及评分神经网络，其被配置为针对多个项目中的每一个项目，基于多个项目中的该个项目的项目向量表示和查询向量表示，生成针对多个项目中的该个项目与查询的配对的对应分数，评分神经网络与项目神经网络和查询神经网络不同。