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1. (WO2018125342) STRUCTURED MACHINE LEARNING FOR IMPROVED SELECTION OF INFORMATION FOR INFORMATIONAL DISPLAYS
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Pub. No.: WO/2018/125342 International Application No.: PCT/US2017/053690
Publication Date: 05.07.2018 International Filing Date: 27.09.2017
Chapter 2 Demand Filed: 28.02.2018
IPC:
G06F 17/30 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17
Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
30
Information retrieval; Database structures therefor
Applicants:
GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventors:
DALTON, Jeffrey Jon; US
RAMAN, Karthik; US
SCHNABEL, Tobias; US
GABRILOVICH, Evgeniy; US
Agent:
PROBST, Joseph J.; US
BATAVIA, Neil, M.; US
DERRY, Paul; 200 Aldersgate London EC1A 4HD, GB
Priority Data:
15/394,87530.12.2016US
Title (EN) STRUCTURED MACHINE LEARNING FOR IMPROVED SELECTION OF INFORMATION FOR INFORMATIONAL DISPLAYS
(FR) APPRENTISSAGE MACHINE STRUCTURÉ POUR UNE SÉLECTION AMÉLIORÉE D'INFORMATIONS POUR DES AFFICHAGES D'INFORMATIONS
Abstract:
(EN) The present disclosure provides systems and methods that use machine learning to improve the selection of information for inclusion in hierarchical informational displays. In particular, the present disclosure provides systems and methods that employ a supervised, discriminative machine learning approach to jointly optimize the selection of items and their display attributes. One example system includes a machine-learned display selection model that has been trained to jointly select a plurality of items and one or more attributes for each item for inclusion in an informational display. For example, the machine-learned display selection model can optimize a nested submodular objective function to jointly select the items and attributes.
(FR) La présente invention concerne des systèmes et des procédés qui utilisent un apprentissage automatique afin d'améliorer la sélection d'informations à incorporer dans des affichages d'informations hiérarchiques. En particulier, la présente invention concerne des systèmes et des procédés qui utilisent une approche d'apprentissage machine discriminative, supervisée afin d'optimiser conjointement la sélection d'articles et leurs attributs d'affichage. Un système donné à titre d'exemple comprend un modèle de sélection d'affichage d'apprentissage machine qui a été entraîné afin de sélectionner conjointement une pluralité d'éléments et un ou plusieurs attributs pour chaque article à incorporer dans un affichage d'informations. Par exemple, le modèle de sélection d'affichage à apprentissage machine peut optimiser une fonction objective sous-modulaire imbriquée afin de sélectionner conjointement les articles et les attributs.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)