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公开(公告)号：CN111126423B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN201811296525.9
申请日：2018-11-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 本发明实施例公开了一种特征集获取方法、装置、计算机设备及介质，所述方法包括：获取当前stacking层的输入特征集，得到当前stacking层的分类结果值；将分类结果值与历史分类最大值进行比较；若分类结果值不小于最大值，则将当前stacking层的输入特征集中特征的特征值增加，根据调整后的输入特征集获得下一stacking层的输入特征集；若分类结果值小于最大值，则将当前stacking层的输入特征集与最大值对应的输入特征集的差集中特征的特征值减小，根据调整后的差集获得下一stacking层的输入特征集，加快了stacking阶段收敛到最终的最优解的过程，提高了模型训练效率。
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公开(公告)号：CN111126653A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811295960.X
申请日：2018-11-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种用户职住地预测方法、装置及存储介质，通过获取第一用户的定位基础数据，根据定位基础数据确定第一用户的驻留簇点，获取驻留簇点对应的网络连接特征数据，将网络连接特征数据输入到预先训练好的用户职住地预测模型中，得到第一用户职住地的预测结果。本发明提供的预测方法基于训练模型确定用户职住地，具有较高的预测准确性。
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公开(公告)号：CN111125179B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201811280947.7
申请日：2018-10-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06Q50/30
Abstract: 本发明实施例公开了一种出行方式确定方法、装置、设备及存储介质。其中，方法包括：获取目标居民在历史出行活动中的导航查询记录和/或导航事件；根据所述导航查询记录和/或导航事件，统计目标居民选择各种出行方式的次数；根据所述目标居民选择各种出行方式的次数的大小关系，确定所述目标居民在常规出行活动中的常规出行方式。本发明实施例采用大数据统计，能够较准确并高效地确定常规出行方式。
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公开(公告)号：CN111127232B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN201811291543.8
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种兴趣圈发现方法、装置、服务器和介质，其中，该方法包括：基于至少两种数据源构建关系网络结构，其中，关系网络结构用于描述用户和用户以及用户和每种不同的数据源之间的关系；利用特定算法发现关系网络结构中的团块，将每个团块作为发现的兴趣圈。本发明实施例解决了基于单数据源发现兴趣圈的方案合理性较低的问题，提高了兴趣圈发现的合理性。
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公开(公告)号：CN110675178B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201810719343.1
申请日：2018-07-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明提供一种人群定向方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取至少两个用户属性对应的用户历史转化行为数据；所述用户历史转化行为数据包括不同用户在点击了广告后产生的转化行为的数据；根据所述用户历史转化行为数据，分别计算各个所述用户属性对应的用户属性转化率和各个所述用户属性对应行业的行业平均转化率；根据各个所述用户属性对应的用户属性转化率和行业平均转化率，从至少两个所述用户属性中筛选出正向属性。本发明实施例实现了根据用户历史转化行为数据，识别出行业转化率高的用户属性，即筛选出对行业有稳定的正向提升的正向属性，进一步可以实现按不同用户属性对广告进行差异化投放。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111126653B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201811295960.X
申请日：2018-11-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种用户职住地预测方法、装置及存储介质，通过获取第一用户的定位基础数据，根据定位基础数据确定第一用户的驻留簇点，获取驻留簇点对应的网络连接特征数据，将网络连接特征数据输入到预先训练好的用户职住地预测模型中，得到第一用户职住地的预测结果。本发明提供的预测方法基于训练模型确定用户职住地，具有较高的预测准确性。
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公开(公告)号：CN111125550A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811296498.5
申请日：2018-11-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/29
Abstract: 本发明实施例公开了一种兴趣点分类方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：根据兴趣点的名称信息生成兴趣点名称向量；根据兴趣点的标签信息生成兴趣点标签向量；采用预先训练得到的兴趣点分类模型，根据所述兴趣点名称向量和所述兴趣点标签向量，得到兴趣点的类别信息。本发明实施例提供的技术方案，通过结合兴趣点的名称和标签这两个维度信息，采用预先训练得到的兴趣点分类模型来确定兴趣点的类别信息，提高了兴趣点的分类准确度。进而基于兴趣点的类别信息进行信息推送，使得所推送的信息更符合用户的需求度。
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公开(公告)号：CN110737822A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201810719545.6
申请日：2018-07-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/02
Abstract: 本发明提供一种用户兴趣挖掘方法、装置、设备和存储介质。该方法用于为互联网应用提供用户数据，该方法包括：获取用户在互联网上进行操作的单天数据源；对单天数据源进行挖掘分析，得到单天内所述用户的第一兴趣数据，第一兴趣数据包含兴趣标签与单天兴趣分析结果的对应关系；在时间维度上对第一兴趣数据进行累计，得到至少两天内用户的第二兴趣数据，第二兴趣数据包含兴趣标签与至少两个单天兴趣分析结果的对应关系；对第二兴趣数据进行数据评价分析，得到用户的兴趣评价数据。本发明实施例能够体现用户行为在时间维度上的属性，根据兴趣评价数据能有效的对用户兴趣进行区分，能够根据兴趣评价数据定位用户。
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公开(公告)号：CN110677810A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201810715981.6
申请日：2018-07-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了用于生成地理围栏的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取路网数据和预设时间段内的用户位置数据；基于路网数据，过滤表征用户位置在路网数据所指示的道路上的用户位置数据；对过滤后的用户位置数据进行聚类，并利用路网数据修正聚类结果；基于修正后的用户位置数据的聚类结果生成地理围栏。该实施方式能够获得更加精确的地理围栏。
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公开(公告)号：CN110675206A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201810717498.1
申请日：2018-07-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种群租发现方法、装置、设备及计算机可读介质，所述方法包括根据目标区域内的无线连接数据获取第一概率指数；根据所述目标区域的居住密度获取第二概率指数；根据公司地址和家庭住址的分离情况获取第三概率指数；根据用户的个人身份信息获取第四概率指数；将第一概率指数、第二概率指数、第三概率指数和第四概率指数进行加权求和，获得目标区域为群租的概率。本发明实施例从不同的角度对当前目标区域的群租概率进行计算，然后再进行加权求和，可以更加精确地获得目标区域发群租概率，以方便相关部门进行整顿或安全的预防。
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