公开(公告)号：CN112115188B

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011314171.3

申请日：2020-11-20

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 钱浩 ,  吴沁桐 ,  肖帅 ,  周俊

IPC: G06F16/248 ,  G06F16/2457

Abstract: 本说明书实施例提供一种向目标用户展示目标对象序列的方法和装置，方法包括：将各交互特征向量按照初始排序输入重排序模型，重排序模型包括编码器和解码器，编码器确定目标对象序列中各目标对象与所述第一目标对象的全局注意力，根据全局注意力将该第一目标对象编码为第一隐特征向量；确定目标对象序列中以第一目标对象为中心的部分目标对象与第一目标对象的局部注意力，根据局部注意力将该第一目标对象编码为第二隐特征向量；对第一隐特征向量和第二隐特征向量加权求和，得到综合隐特征向量；解码器根据各综合隐特征向量，确定各目标对象的重排序；按照重排序的各目标对象的位置，向目标用户展示目标对象序列。能够达到用户反馈的最大化。

公开(公告)号：CN115238188A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210948901.8

申请日：2022-08-09

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 钱浩 ,  周俊 ,  张志强 ,  吴沁桐 ,  李明昊

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例公开了一种对象推荐方法，包括：获取候选对象的特征信息和用户行为序列；所述用户行为序列包括与用户历史操作相关的至少一个对象的特征信息；其中，特征信息包括两个以上特征域对应的特征值；基于所述候选对象的特征信息确定候选对象的特征域分布信息；对于所述至少一个对象中的每一个：将对象的特征信息以及候选对象的特征域分布信息进行融合，获得对象的融合分布特征值；进而获得用户行为特征表示，所述用户行为特征表示包括所述至少一个对象的融合分布特征值；至少基于所述用户行为特征表示确定所述候选对象对所述用户的推荐分值。

公开(公告)号：CN118350448A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410568375.1

申请日：2024-05-08

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 韦绍玮 ,  吴郑伟 ,  李欣 ,  吴沁桐 ,  刘子奇 ,  张志强 ,  周俊 ,  顾立宏 ,  顾进杰

IPC: G06N3/096 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/2415 ,  G06F16/9535

Abstract: 本说明书实施例提供了目标模型的训练方法及装置，目标模型包括编码器和聚类网络，聚类网络中包括多个类簇的参数化的聚类原型。该方法包括：利用编码器，确定多个用户各自的编码结果，编码结果包括基于用户的原始行为序列得到的原始编码；利用聚类网络，基于各聚类原型和各原始编码确定各用户各自的聚类结果；基于各用户的编码结果与所归属的类簇的聚类原型之间的元素分布差异，确定自蒸馏损失；其中，该类簇基于聚类结果确定；基于训练损失，更新编码器的参数，训练损失包括自蒸馏损失。

公开(公告)号：CN112115188A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202011314171.3

申请日：2020-11-20

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 钱浩 ,  吴沁桐 ,  肖帅 ,  周俊

IPC: G06F16/248 ,  G06F16/2457

Abstract: 本说明书实施例提供一种向目标用户展示目标对象序列的方法和装置，方法包括：将各交互特征向量按照初始排序输入重排序模型，重排序模型包括编码器和解码器，编码器确定目标对象序列中各目标对象与所述第一目标对象的全局注意力，根据全局注意力将该第一目标对象编码为第一隐特征向量；确定目标对象序列中以第一目标对象为中心的部分目标对象与第一目标对象的局部注意力，根据局部注意力将该第一目标对象编码为第二隐特征向量；对第一隐特征向量和第二隐特征向量加权求和，得到综合隐特征向量；解码器根据各综合隐特征向量，确定各目标对象的重排序；按照重排序的各目标对象的位置，向目标用户展示目标对象序列。能够达到用户反馈的最大化。

公开(公告)号：CN111538907B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202010505356.6

申请日：2020-06-05

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 钱浩 ,  周俊 ,  崔卿 ,  吴沁桐 ,  李龙飞

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/0601 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464

Abstract: 本说明书实施例公开了一种对象推荐方法、系统及装置。所述方法包括：获取预设历史时间段内分别与多个历史时间节点对应的对象特征；将对象特征按照时间区间进行划分，得到多个时段对象特征；利用循环神经网络处理每一个时段对象特征，得到对应的第一向量表示；利用膨胀卷积神经网络处理每一个第一向量表示，得到对应的第二向量表示；获取待推荐对象的对象特征，以及目标用户的用户特征；对所述待推荐对象的对象特征与多个所述第二向量表示进行注意力机制的计算，获取第三向量表示；基于所述第三向量表示，以及所述用户特征，确定对应于所述待推荐对象的推荐分值；基于所述推荐分值确定是否向目标用户推荐所述待推荐对象。

公开(公告)号：CN115292640A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210905783.2

申请日：2022-07-29

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 卢星宇 ,  吴沁桐 ,  钟文亮

IPC: G06F16/958 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/9538 ,  G06Q30/02 ,  G06Q30/06

Abstract: 本说明书的实施例提供多展位流量分配方法及装置。在该方法中，获取各个展位的曝光概率以及针对各个用户的各个候选展示对象的单位流量收益和对应的单位资源消耗量。随后，基于各个展位的曝光概率以及针对各个用户的各个候选展示对象的单位流量收益和对应的单位资源消耗量，构建多展位流量分配方案所对应的优化目标和资源消耗约束条件。所构建的优化目标包括在多展位流量分配方案下针对各个用户的流量收益的和值。每个用户的流量收益基于各个展位的曝光概率、候选展示对象的展位分配方案以及各个候选展示对象的单位流量收益确定。然后，确定在满足资源消耗约束条件且优化目标最大化的情况下的多展位流量分配方案。

公开(公告)号：CN111538907A

公开(公告)日：2020-08-14

申请号：CN202010505356.6

申请日：2020-06-05

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 钱浩 ,  周俊 ,  崔卿 ,  吴沁桐 ,  李龙飞

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

Abstract: 本说明书实施例公开了一种对象推荐方法、系统及装置。所述方法包括：获取预设历史时间段内分别与多个历史时间节点对应的对象特征；将对象特征按照时间区间进行划分，得到多个时段对象特征；利用循环神经网络处理每一个时段对象特征，得到对应的第一向量表示；利用膨胀卷积神经网络处理每一个第一向量表示，得到对应的第二向量表示；获取待推荐对象的对象特征，以及目标用户的用户特征；对所述待推荐对象的对象特征与多个所述第二向量表示进行注意力机制的计算，获取第三向量表示；基于所述第三向量表示，以及所述用户特征，确定对应于所述待推荐对象的推荐分值；基于所述推荐分值确定是否向目标用户推荐所述待推荐对象。