针对机器学习效果的测试方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN113537506A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202010322893.7

    申请日:2020-04-22

    Abstract: 本申请公开了一种针对机器学习效果的测试方法、装置、设备和介质,涉及机器学习测试技术。具体实现方案为:获取在线上系统中对请求数据进行特征提取得到的线上特征集,以及利用机器学习模型对线上特征集进行预估得到的线上预估值集合;获取在线下系统中对应用阶段得到的样本集进行特征提取得到的第一线下特征集,以及利用机器学习模型进行评估得到的第一线下评估值集合;分别从请求数据与样本集中获取第一交集数据和第二交集数据;比较第一交集数据和第二交集数据、及其线上特征集和第一线下特征集、线上预估值集合和第一线下评估值集合,并根据比较结果确定测试结果。本申请实施例能有效测试出模型在线上系统和线下系统中的一致性问题是否发生。

    针对机器学习效果的测试方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN113537506B

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202010322893.7

    申请日:2020-04-22

    Abstract: 本申请公开了一种针对机器学习效果的测试方法、装置、设备和介质,涉及机器学习测试技术。具体实现方案为:获取在线上系统中对请求数据进行特征提取得到的线上特征集,以及利用机器学习模型对线上特征集进行预估得到的线上预估值集合;获取在线下系统中对应用阶段得到的样本集进行特征提取得到的第一线下特征集,以及利用机器学习模型进行评估得到的第一线下评估值集合;分别从请求数据与样本集中获取第一交集数据和第二交集数据;比较第一交集数据和第二交集数据、及其线上特征集和第一线下特征集、线上预估值集合和第一线下评估值集合,并根据比较结果确定测试结果。本申请实施例能有效测试出模型在线上系统和线下系统中的一致性问题是否发生。

    待播放多媒体内容的生成方法和装置

    公开(公告)号:CN107943877B

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN201711123505.7

    申请日:2017-11-14

    Abstract: 本申请实施例公开了待播放多媒体内容的生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:包括:接收第三方多媒体播放列表,其中,第三方多媒体播放列表来自第三方多媒体播放平台;解析第三方多媒体播放列表以得到第三方多媒体播放列表中各多媒体内容的标识信息,其中,标识信息包括多媒体内容的名称信息和主创者姓名信息;基于标识信息从多媒体内容库中确定出与第三方多媒体播放列表中各多媒体内容相匹配的待播放多媒体内容以生成待播放多媒体内容列表;以及将待播放多媒体内容列表发送至终端播放设备。该实施方式可以整合来自不同的第三方多媒体平台的多媒体资源,有利于减少网络资源的占用,提升各个多媒体资源播放的连贯性。

    待播放多媒体内容的生成方法和装置

    公开(公告)号:CN107943877A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711123505.7

    申请日:2017-11-14

    CPC classification number: G06F17/30038 G06F17/30053

    Abstract: 本申请实施例公开了待播放多媒体内容的生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:包括:接收第三方多媒体播放列表,其中,第三方多媒体播放列表来自第三方多媒体播放平台;解析第三方多媒体播放列表以得到第三方多媒体播放列表中各多媒体内容的标识信息,其中,标识信息包括多媒体内容的名称信息和主创者姓名信息;基于标识信息从多媒体内容库中确定出与第三方多媒体播放列表中各多媒体内容相匹配的待播放多媒体内容以生成待播放多媒体内容列表;以及将待播放多媒体内容列表发送至终端播放设备。该实施方式可以整合来自不同的第三方多媒体平台的多媒体资源,有利于减少网络资源的占用,提升各个多媒体资源播放的连贯性。

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