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公开(公告)号：CN114443896A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210088356.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/735 , G06F16/75 , G06V20/40
Abstract: 本公开提供了一种数据处理方法和用于训练预测模型的方法，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术。实现方案为：确定待处理对象；基于所述待处理对象的分类属性确定所述待处理对象所属的对象类别；基于所述对象类别确定用于所述待处理对象的预测模型；以及利用所述预测模型对所述待处理对象的至少一个预测特征进行处理，以得到所述待处理对象的预测结果，其中所述预测结果和所述分类属性是相同类型的变量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111967599B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010876261.5
申请日：2020-08-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了用于训练模型的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及深度学习、神经网络、信息匹配、模型训练、信息推荐技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取用户的兴趣特征和样本待推荐信息的属性特征；按隐式特征组合的方式分别获取兴趣特征和属性特征的至少一个中间表示；将至少两个中间表示按预设的精简交叉方式构造为隐式特征组合；根据隐式特征组合进行训练，得到目标模型。该实施方式通过对基于中间表示构造出的隐式特征组合进行训练，使得训练出的目标模型具有更强的泛化能力、精简的交叉方式尽可能的避免了组合爆炸，也更加便于构造出高阶的特征组合。
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公开(公告)号：CN114500642A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210177935.1
申请日：2022-02-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: H04L67/55 , H04L67/104 , H04L67/1074 , G06N3/04
Abstract: 本公开提供了一种模型应用方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，具体涉及推荐技术领域。具体实现方案为：应用于终端，获取第一用户在信息页面针对N个任务目标的操作信息，N为正整数；将目标数据发送给第一节点，以使得所述第一节点基于训练数据对第一模型进行训练，得到所述第一模型的更新参数数据，所述目标数据包括所述操作信息，所述训练数据包括基于所述目标数据确定的行为数据；接收第二节点发送的推荐信息，所述推荐信息为所述第二节点基于训练好的所述第一模型确定的所述第一用户的推荐信息，所述训练好的所述第一模型的更新参数数据为所述第二节点通过点对点方式从所述第一节点处下载的。
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公开(公告)号：CN114443896B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210088356.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/735 , G06F16/75 , G06V20/40
Abstract: 本公开提供了一种数据处理方法和用于训练预测模型的方法，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术。实现方案为：确定待处理对象；基于所述待处理对象的分类属性确定所述待处理对象所属的对象类别；基于所述对象类别确定用于所述待处理对象的预测模型；以及利用所述预测模型对所述待处理对象的至少一个预测特征进行处理，以得到所述待处理对象的预测结果，其中所述预测结果和所述分类属性是相同类型的变量。
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公开(公告)号：CN114500642B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210177935.1
申请日：2022-02-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: H04L67/55 , H04L67/104 , H04L67/1074 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供了一种模型应用方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，具体涉及推荐技术领域。具体实现方案为：应用于终端，获取第一用户在信息页面针对N个任务目标的操作信息，N为正整数；将目标数据发送给第一节点，以使得所述第一节点基于训练数据对第一模型进行训练，得到所述第一模型的更新参数数据，所述目标数据包括所述操作信息，所述训练数据包括基于所述目标数据确定的行为数据；接收第二节点发送的推荐信息，所述推荐信息为所述第二节点基于训练好的所述第一模型确定的所述第一用户的推荐信息，所述训练好的所述第一模型的更新参数数据为所述第二节点通过点对点方式从所述第一节点处下载的。
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公开(公告)号：CN111967599A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010876261.5
申请日：2020-08-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了用于训练模型的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及深度学习、神经网络、信息匹配、模型训练、信息推荐技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取用户的兴趣特征和样本待推荐信息的属性特征；按隐式特征组合的方式分别获取兴趣特征和属性特征的至少一个中间表示；将至少两个中间表示按预设的精简交叉方式构造为隐式特征组合；根据隐式特征组合进行训练，得到目标模型。该实施方式通过对基于中间表示构造出的隐式特征组合进行训练，使得训练出的目标模型具有更强的泛化能力、精简的交叉方式尽可能的避免了组合爆炸，也更加便于构造出高阶的特征组合。
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