公开(公告)号：CN106203694A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610532842.0

申请日：2016-07-07

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 巢汉青 ,  曹原 ,  夏粉 ,  张军平 ,  张道强 ,  祁全昌

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明实施例公开了一种场所拥挤度预测模型建立、场所拥挤度预测方法和装置。场所拥挤度预测模型建立方法包括：在与目标场所对应的目标场所定位数据中，获取与流动人员对应的目标用户定位数据；根据由目标用户定位数据确定的逗留时间参数，对标准时间预测模型进行训练，生成与目标场所对应的拥挤度预测模型。本发明的技术方案实现了在大量的定位数据中筛选有用数据对一个场所的拥挤度情况进行建模，进而可以根据建立的拥挤度预测模型实现对不同预测时间点进入所述目标场所的不同逗留时间范围的流动人员数量进行预测，使用户基于预测结果对一个场所的拥挤度情况进行预判，进而可以提高用户的出行效率，减少用户在目标场所中的无效等待时间。

公开(公告)号：CN104615790A

公开(公告)日：2015-05-13

申请号：CN201510102582.9

申请日：2015-03-09

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 夏粉 ,  程陈 ,  张潼 ,  金国庆 ,  吕荣聪

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提出一种特征推荐方法和装置，该特征推荐方法包括：根据输出的文本特征估计模型确定样本数据中文本特征的目标值，所述输出的文本特征估计模型是根据从训练数据中选取的最优组合特征获得的；根据所述目标值对所述样本数据中的文本特征进行排序，并按照目标值由高到低的顺序对所述样本数据中的文本特征进行推荐。本发明可以实现自动选取有效的组合特征，省时省力，有效地解决了现有的人工特征选择过程中费时费力的难题，并能提高推荐系统的有效性。

公开(公告)号：CN104765874B

公开(公告)日：2019-03-26

申请号：CN201510202474.9

申请日：2015-04-24

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 庄馨 ,  田天 ,  朱军 ,  夏粉 ,  张潼

IPC: G06F16/95

Abstract: 本申请公开了用于检测点击作弊的方法及装置。所述方法的一具体实施方式包括：基于预定时间段内预定内容被用户点击的次数确定可疑的点击；根据所述可疑的点击确定至少一组有作弊嫌疑的可疑用户群体；根据每组所述可疑用户群体在所述预定时间段内所点击的可疑内容的关键词确定待排除的非作弊用户群体；以及排除所述可疑用户群体中非作弊用户群体以确定作弊用户群体。该实施方式实现了对预定内容的点击进行监控，提高了检测作弊点击的效率和检测精度，减少了时间和资源的浪费。

公开(公告)号：CN106203694B

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN201610532842.0

申请日：2016-07-07

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 巢汉青 ,  曹原 ,  夏粉 ,  张军平 ,  张道强 ,  祁全昌

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明实施例公开了一种场所拥挤度预测模型建立、场所拥挤度预测方法和装置。场所拥挤度预测模型建立方法包括：在与目标场所对应的目标场所定位数据中，获取与流动人员对应的目标用户定位数据；根据由目标用户定位数据确定的逗留时间参数，对标准时间预测模型进行训练，生成与目标场所对应的拥挤度预测模型。本发明的技术方案实现了在大量的定位数据中筛选有用数据对一个场所的拥挤度情况进行建模，进而可以根据建立的拥挤度预测模型实现对不同预测时间点进入所述目标场所的不同逗留时间范围的流动人员数量进行预测，使用户基于预测结果对一个场所的拥挤度情况进行预判，进而可以提高用户的出行效率，减少用户在目标场所中的无效等待时间。

公开(公告)号：CN104615790B

公开(公告)日：2018-05-04

申请号：CN201510102582.9

申请日：2015-03-09

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 夏粉 ,  程陈 ,  张潼 ,  金国庆 ,  吕荣聪

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提出一种特征推荐方法和装置，该特征推荐方法包括：根据输出的文本特征估计模型确定样本数据中文本特征的目标值，所述输出的文本特征估计模型是根据从训练数据中选取的最优组合特征获得的；根据所述目标值对所述样本数据中的文本特征进行排序，并按照目标值由高到低的顺序对所述样本数据中的文本特征进行推荐。本发明可以实现自动选取有效的组合特征，省时省力，有效地解决了现有的人工特征选择过程中费时费力的难题，并能提高推荐系统的有效性。

公开(公告)号：CN104765874A

公开(公告)日：2015-07-08

申请号：CN201510202474.9

申请日：2015-04-24

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 庄馨 ,  田天 ,  朱军 ,  夏粉 ,  张潼

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30

Abstract: 本申请公开了用于检测点击作弊的方法及装置。所述方法的一具体实施方式包括：基于预定时间段内预定内容被用户点击的次数确定可疑的点击；根据所述可疑的点击确定至少一组有作弊嫌疑的可疑用户群体；根据每组所述可疑用户群体在所述预定时间段内所点击的可疑内容的关键词确定待排除的非作弊用户群体；以及排除所述可疑用户群体中非作弊用户群体以确定作弊用户群体。该实施方式实现了对预定内容的点击进行监控，提高了检测作弊点击的效率和检测精度，减少了时间和资源的浪费。