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公开(公告)号：CN105912500B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201610192139.X
申请日：2016-03-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了机器学习模型生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：通过生成模型参数组合，以及生成对应于每一个模型参数组合的机器学习模型；将预设机器学习用数据划分为训练数据和验证数据；并行地分别基于训练数据对每一个机器学习模型进行训练；分别基于验证数据对每一个训练后的机器学习模型学习的准确率进行验证，得到验证分数；基于验证分数，确定待生成的机器学习模型对应的最优模型参数组合，以及生成对应于最优模型参数组合的机器学习模型。实现了以并行方式对所有模型参数组合对应的机器学习模型进行训练和验证，提升了整个参数寻优的过程，从而快速生成理想的机器学习模型。
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公开(公告)号：CN104200090A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410427849.7
申请日：2014-08-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06N5/04 , G06F17/18 , G06N7/005 , G06Q50/34 , G07F17/3288
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多源异构数据的预测方法和装置。该方法包括：对于设定类型事件，获取能反映事件结果的至少两类历史数据；建立设定类型事件的属性数据与所述至少两类历史数据的联合似然模型，并根据最大后验原则确定所述属性数据的最优估计；对于属于所述设定类型事件的待预测事件，基于所述联合似然模型中与属性数据关联的概率分布，确定所述概率分布中的参数，作为所述待预测事件的预测结果。本发明实施例，使用层次模型,在不同数据层引入不同来源数据,将异构数据统一在一个联合似然模型里进行分析,通过有效的融合,得到更加精准、即时和稳定的预测结果。
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公开(公告)号：CN104636489B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201510090191.X
申请日：2015-02-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例公开了一种描述属性数据的处理方法和装置。所述方法包括：将目标物的描述属性作为第一节点，将至少两个第一指标值作为第二节点，生成属性指标参数对；将与每个属性指标参数对相匹配的第二指标统计数据作为所述属性指标参数对的权值，以生成属性指标向量集；根据所述属性指标向量集，对所述目标物进行类型划分。本发明建立了可以表达目标物的描述属性与第一指标值对应关系的属性指标向量集，并基于该属性指标向量，实现了目标物类型的精确划分，满足人们日益增长的个性化、精准化的目标物的类型划分需求。
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公开(公告)号：CN105630946B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201510979783.7
申请日：2015-12-23
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/02
Abstract: 本发明提出了一种基于大数据的领域交叉推荐方法及装置，通过将用户在不同领域比如线上输入和线下行为进行对接和交叉分析，得到领域之间用户行为特征之间的对应关系，根据建立起的对应关系向用户进行内容推荐。将本发明的技术方案应用在互联网+零售领域的用户消费品牌精准推荐以及消费品牌潜在客户精准定位方面，能够实现多领域用户的交叉引流、用户精准营销、及潜在客户的精准定位等一系列的问题，且效果十分明显，从线下仿真测试以及线上真实消费测试中，都极大地提高了品牌推荐、用户定位的精准度，同时对线下零售GMV有较大的提升。
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公开(公告)号：CN104778373B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201510205449.6
申请日：2015-04-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本申请公开了一种体育运动的战术识别方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取所述体育运动的传球信息；将所述传球信息进行切分，得到多个传球片段；提取各传球片段中传球行为的传球数据和位置数据；采用主题模型对所述各传球片段中的传球数据和位置数据进行识别，确定所述各传球片段的战术模式。该实施方式能够整合体育运动中的传球数据和位置数据，精确地识别体育运动的战术模式。本申请实施方式的战术识别方法可以区分同样的两个球员在场上不同位置的传球，提高了战术识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104200090B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201410427849.7
申请日：2014-08-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06N5/04 , G06F17/18 , G06N7/005 , G06Q50/34 , G07F17/3288
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多源异构数据的预测方法和装置。该方法包括：对于设定类型事件，获取能反映事件结果的至少两类历史数据；建立设定类型事件的属性数据与所述至少两类历史数据的联合似然模型，并根据最大后验原则确定所述属性数据的最优估计；对于属于所述设定类型事件的待预测事件，基于所述联合似然模型中与属性数据关联的概率分布，确定所述概率分布中的参数，作为所述待预测事件的预测结果。本发明实施例，使用层次模型,在不同数据层引入不同来源数据,将异构数据统一在一个联合似然模型里进行分析,通过有效的融合,得到更加精准、即时和稳定的预测结果。
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公开(公告)号：CN104778373A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510205449.6
申请日：2015-04-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本申请公开了一种体育运动的战术识别方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取所述体育运动的传球信息；将所述传球信息进行切分，得到多个传球片段；提取各传球片段中传球行为的传球数据和位置数据；采用主题模型对所述各传球片段中的传球数据和位置数据进行识别，确定所述各传球片段的战术模式。该实施方式能够整合体育运动中的传球数据和位置数据，精确地识别体育运动的战术模式。本申请实施方式的战术识别方法可以区分同样的两个球员在场上不同位置的传球，提高了战术识别的准确率。
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公开(公告)号：CN104765873B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201510202287.0
申请日：2015-04-24
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/29
Abstract: 本申请公开了一种用于确定用户之间的相似度的方法和装置。在一些实施例中，确定用户之间的相似度的方法包括：获取用户移动轨迹中的一个或多个地理位置；获取地理位置的语义类别；以及基于地理位置的语义类别分析用户之间的相似度。按照本申请的实施例，通过对用户移动轨迹中的一些具有语义的地理位置进行分析，可以确定用户之间的相似度，从而可以寻找在生活模式上具有相似性的用户，以便为具有相似生活模型的人群提供针对性的服务。
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公开(公告)号：CN105912500A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610192139.X
申请日：2016-03-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F15/18 , G06N99/00 , G06N99/005
Abstract: 本申请公开了机器学习模型生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：通过生成模型参数组合，以及生成对应于每一个模型参数组合的机器学习模型；将预设机器学习用数据划分为训练数据和验证数据；并行地分别基于训练数据对每一个机器学习模型进行训练；分别基于验证数据对每一个训练后的机器学习模型学习的准确率进行验证，得到验证分数；基于验证分数，确定待生成的机器学习模型对应的最优模型参数组合，以及生成对应于最优模型参数组合的机器学习模型。实现了以并行方式对所有模型参数组合对应的机器学习模型进行训练和验证，提升了整个参数寻优的过程，从而快速生成理想的机器学习模型。
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公开(公告)号：CN105630946A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201510979783.7
申请日：2015-12-23
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F17/30 , G06Q30/02 , G06F17/30867 , G06Q30/0255
Abstract: 本发明提出了一种基于大数据的领域交叉推荐方法及装置，通过将用户在不同领域比如线上输入和线下行为进行对接和交叉分析，得到领域之间用户行为特征之间的对应关系，根据建立起的对应关系向用户进行内容推荐。将本发明的技术方案应用在互联网+零售领域的用户消费品牌精准推荐以及消费品牌潜在客户精准定位方面，能够实现多领域用户的交叉引流、用户精准营销、及潜在客户的精准定位等一系列的问题，且效果十分明显，从线下仿真测试以及线上真实消费测试中，都极大地提高了品牌推荐、用户定位的精准度，同时对线下零售GMV有较大的提升。
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