公开(公告)号：CN106095895B

公开(公告)日：2019-12-10

申请号：CN201610398826.7

申请日：2016-06-07

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 韩雷 ,  韩艳 ,  曹永创

IPC: G06F16/9535 ,  H04L29/08

Abstract: 本申请公开了信息推送方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取预设的全季节周期内每个单位时间的用户行为数据，用户行为数据是与第一实体集合相关联的用户行为的用户行为数据；针对所述全季节周期中的各个单位统计周期，利用单位统计周期内每个单位时间的用户行为数据得到第一实体集合在各个单位统计周期内的状态参数，形成与所述全季节周期对应的状态参数序列；使用所述状态参数序列以及从第三方平台获取的、对第二实体集合进行调研所形成的调研数据，构造用于预测行为参考信息的线性回归模型；利用所述线性回归模型生成行为参考信息，并将所述行为参考信息推送至终端设备进行展示。该实施方式实现了行为参考信息的高效生成与推送。

公开(公告)号：CN106095895A

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201610398826.7

申请日：2016-06-07

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 韩雷 ,  韩艳 ,  曹永创

IPC: G06F17/30 ,  H04L29/08

Abstract: 本申请公开了信息推送方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取预设的全季节周期内每个单位时间的用户行为数据，用户行为数据是与第一实体集合相关联的用户行为的用户行为数据；针对所述全季节周期中的各个单位统计周期，利用单位统计周期内每个单位时间的用户行为数据得到第一实体集合在各个单位统计周期内的状态参数，形成与所述全季节周期对应的状态参数序列；使用所述状态参数序列以及从第三方平台获取的、对第二实体集合进行调研所形成的调研数据，构造用于预测行为参考信息的线性回归模型；利用所述线性回归模型生成行为参考信息，并将所述行为参考信息推送至终端设备进行展示。该实施方式实现了行为参考信息的高效生成与推送。

公开(公告)号：CN107862339B

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN201711131690.4

申请日：2017-11-15

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 戴明洋 ,  韩雷 ,  卞传鑫 ,  杨胜文

IPC: G06K9/62

Abstract: 本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标用户的至少一种人属性特征和车辆属性特征；对于至少一种人属性特征中的每种人属性特征，将该种人属性特征导入预先训练的打分模型，得到与该种人属性特征对应的分数，其中，打分模型用于表征人属性特征与分数之间的对应关系；将拼接至少一种人属性特征中的每种人属性特征对应的分数和车辆属性特征后所得到的特征向量确定为预测用特征向量；将预测用特征向量导入预先训练的三种计算模型中的至少一种，得到与所导入至的至少一种计算模型中每种计算模型对应的预测值；输出所得到的至少一种预测值。该实施方式提高了信息输出的内容丰富性。

公开(公告)号：CN107908742A

公开(公告)日：2018-04-13

申请号：CN201711132489.8

申请日：2017-11-15

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 戴明洋 ,  韩雷 ,  卞传鑫 ,  杨胜文

IPC: G06F17/30 ,  G06N99/00

CPC classification number: G06F17/30867 ,  G06F17/30702 ,  G06N99/005

Abstract: 本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：通过获取目标用户的至少一种人属性特征，再根据所获取的至少一种人属性特征，确定目标用户在预设属性下的用户类型，最后输出所确定的用户类型。该实施方式有效利用了用户的人属性特征来预测用户在预设属性下的用户类型，提高了信息输出的内容丰富性。

公开(公告)号：CN107862339A

公开(公告)日：2018-03-30

申请号：CN201711131690.4

申请日：2017-11-15

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 戴明洋 ,  韩雷 ,  卞传鑫 ,  杨胜文

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6256

Abstract: 本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标用户的至少一种人属性特征和车辆属性特征；对于至少一种人属性特征中的每种人属性特征，将该种人属性特征导入预先训练的打分模型，得到与该种人属性特征对应的分数，其中，打分模型用于表征人属性特征与分数之间的对应关系；将拼接至少一种人属性特征中的每种人属性特征对应的分数和车辆属性特征后所得到的特征向量确定为预测用特征向量；将预测用特征向量导入预先训练的三种计算模型中的至少一种，得到与所导入至的至少一种计算模型中每种计算模型对应的预测值；输出所得到的至少一种预测值。该实施方式提高了信息输出的内容丰富性。