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公开(公告)号：CN109977322A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910164479.5
申请日：2019-03-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9537
Abstract: 本申请提出一种出行方式推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质，其中，方法包括：获取出行用户选择的起点和终点；根据起点的兴趣点POI分布信息和终点的POI分布信息，确定起点的起点表征向量和终点的终点表征向量；将起点表征向量和终点表征向量输入经过训练的模型，得到与起点和终点对应的起终点向量表征，其中，起终点表征向量用于指示相应起终点的出行偏好；获取起终点向量表征与预设多种出行方式的向量表征之间的相似度，根据相似度从预设多种出行方式中确定目标出行方式。该方法能够实现基于起点和终点的兴趣点分布情况，预测得到出行用户的出行方式偏好，提高出行方式推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN109635208A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811252456.1
申请日：2018-10-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/29 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种用户到访推断模型建立方法、装置及存储介质，根据每个用户的定位数据，确定每个用户的停留点集合；停留点集合为停留点的聚类集合；根据所有用户的停留点集合，构建用户的群组关系；根据每个用户的停留点集合，构建每个用户的到访关系；对构建的群组关系和到访关系进行向量表征学习，得到用户到访推断模型。通过上述建立方法得到的用户到访推断模型嵌入了用户群组关系以及用户历史到访关系，与现有技术方案相比，具有较高的预测准确性。
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公开(公告)号：CN111442779A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910040830.X
申请日：2019-01-16
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种出行方式推荐方法及装置，其中方法包括：获取历史出行数据；根据历史出行数据，确定各个出行方式之间的相关度，进而生成各个出行方式对应的向量；根据各个出行方式对应的向量，以及历史出行数据，对各个用户对应的初始化向量以及各个出发到达对对应的初始化向量进行学习，得到各个用户对应的向量以及各个出发到达对对应的向量，进而根据上述向量进行出行方式推荐操作，其中，各个出行方式对应的向量根据各个出行方式之间的相似度生成，能够表征各个出行方式之间的异质性，从而结合各个出行方式对应的向量，能够为用户推荐合适的出行方式，提高了出行方式的推荐准确度和推荐效率。
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公开(公告)号：CN111666503B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201910164474.2
申请日：2019-03-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06Q10/04 , G06Q50/30
Abstract: 本申请提出一种出行方式推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质，其中，方法包括：获取出行检索信息；其中，出行检索信息用于对输入出行起终点的出行用户推荐出行方式；将出行检索信息输入经过训练的模型，得到出行用户的向量表征；其中，模型已学习得到出行用户与向量表征之间的对应关系，具有相似画像特征的出行用户对应具有相似的向量表征；出行用户的向量表征，用于指示相应出行用户的出行偏好；根据出行用户的向量表征与设定各交通方式的向量表征之间的相似度，从设定各交通方式中确定目标交通方式。该方法能够实现基于出行用户的画像特征，预测出行用户的出行偏好，提升预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN109918567B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910163898.7
申请日：2019-03-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 本发明提出一种出行方式推荐方法及装置，其中方法包括：获取历史出行数据；根据历史出行数据，构建图嵌入模型；图嵌入模型中包括：用户节点、起终点节点和出行方式节点；用户节点、起终点节点分别与出行方式节点通过边连接，边的权重为用户节点或者起终点节点选用出行方式节点的频次；根据各个节点的初始表征向量，以及各个边的权重，构建目标优化函数；对各个节点的初始表征向量进行调整，直至目标函数小于预设阈值；根据各个节点的调整后表征向量进行出行方式推荐，其中，各个节点的调整后表征向量根据历史出行数据进行调整后得到，与历史出行数据比较一致，从而能够有效表征用户和起终点的出行偏好，提高出行方式推荐准确度和推荐效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635208B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201811252456.1
申请日：2018-10-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/29 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种用户到访推断模型建立方法、装置及存储介质，根据每个用户的定位数据，确定每个用户的停留点集合；停留点集合为停留点的聚类集合；根据所有用户的停留点集合，构建用户的群组关系；根据每个用户的停留点集合，构建每个用户的到访关系；对构建的群组关系和到访关系进行向量表征学习，得到用户到访推断模型。通过上述建立方法得到的用户到访推断模型嵌入了用户群组关系以及用户历史到访关系，与现有技术方案相比，具有较高的预测准确性。
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公开(公告)号：CN111442779B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910040830.X
申请日：2019-01-16
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种出行方式推荐方法及装置，其中方法包括：获取历史出行数据；根据历史出行数据，确定各个出行方式之间的相关度，进而生成各个出行方式对应的向量；根据各个出行方式对应的向量，以及历史出行数据，对各个用户对应的初始化向量以及各个出发到达对对应的初始化向量进行学习，得到各个用户对应的向量以及各个出发到达对对应的向量，进而根据上述向量进行出行方式推荐操作，其中，各个出行方式对应的向量根据各个出行方式之间的相似度生成，能够表征各个出行方式之间的异质性，从而结合各个出行方式对应的向量，能够为用户推荐合适的出行方式，提高了出行方式的推荐准确度和推荐效率。
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公开(公告)号：CN109977322B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910164479.5
申请日：2019-03-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9537
Abstract: 本申请提出一种出行方式推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质，其中，方法包括：获取出行用户选择的起点和终点；根据起点的兴趣点POI分布信息和终点的POI分布信息，确定起点的起点表征向量和终点的终点表征向量；将起点表征向量和终点表征向量输入经过训练的模型，得到与起点和终点对应的起终点向量表征，其中，起终点表征向量用于指示相应起终点的出行偏好；获取起终点向量表征与预设多种出行方式的向量表征之间的相似度，根据相似度从预设多种出行方式中确定目标出行方式。该方法能够实现基于起点和终点的兴趣点分布情况，预测得到出行用户的出行方式偏好，提高出行方式推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN111666503A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910164474.2
申请日：2019-03-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06Q10/04 , G06Q50/30
Abstract: 本申请提出一种出行方式推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质，其中，方法包括：获取出行检索信息；其中，出行检索信息用于对输入出行起终点的出行用户推荐出行方式；将出行检索信息输入经过训练的模型，得到出行用户的向量表征；其中，模型已学习得到出行用户与向量表征之间的对应关系，具有相似画像特征的出行用户对应具有相似的向量表征；出行用户的向量表征，用于指示相应出行用户的出行偏好；根据出行用户的向量表征与设定各交通方式的向量表征之间的相似度，从设定各交通方式中确定目标交通方式。该方法能够实现基于出行用户的画像特征，预测出行用户的出行偏好，提升预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN109918567A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910163898.7
申请日：2019-03-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 本发明提出一种出行方式推荐方法及装置，其中方法包括：获取历史出行数据；根据历史出行数据，构建图嵌入模型；图嵌入模型中包括：用户节点、起终点节点和出行方式节点；用户节点、起终点节点分别与出行方式节点通过边连接，边的权重为用户节点或者起终点节点选用出行方式节点的频次；根据各个节点的初始表征向量，以及各个边的权重，构建目标优化函数；对各个节点的初始表征向量进行调整，直至目标函数小于预设阈值；根据各个节点的调整后表征向量进行出行方式推荐，其中，各个节点的调整后表征向量根据历史出行数据进行调整后得到，与历史出行数据比较一致，从而能够有效表征用户和起终点的出行偏好，提高出行方式推荐准确度和推荐效率。
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