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1. CN109710837 - A word2vec-based user missing portrait supplementing method and related equipment

Office Chine
Numéro de la demande 201811453793.7
Date de la demande 30.11.2018
Numéro de publication 109710837
Date de publication 03.05.2019
Type de publication A
CIB
G06F 16/9535
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
16Recherche d’informations; Structures de bases de données à cet effet; Structures de systèmes de fichiers à cet effet
90Détails des fonctions des bases de données indépendantes des types de données cherchés
95Recherche dans le Web
953Requêtes, p.ex. en utilisant des moteurs de recherche du Web
9535Adaptation de la recherche basée sur les profils des utilisateurs et la personnalisation
G06F 16/35
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
16Recherche d’informations; Structures de bases de données à cet effet; Structures de systèmes de fichiers à cet effet
30de données textuelles non structurées
35Groupement; Classement
Déposants PING AN TECHNOLOGY (SHENZHEN) CO., LTD.
平安科技(深圳)有限公司
Inventeurs WANG JIANMING
王建明
XIAO JING
肖京
Mandataires 深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙) 44343
Titre
(EN) A word2vec-based user missing portrait supplementing method and related equipment
(ZH) 基于word2vec的用户缺失画像的补充方法和相关设备
Abrégé
(EN)
The invention provides a word2vec-based user missing portrait supplementing method and device, computer equipment and a readable storage medium, and the method comprises the steps: calling a pre-inputfirst user portrait; inputting each first user portrait value into a preset corresponding table, screening to obtain a corresponding first vocabulary, and constructing a corpus by using each first vocabulary according to a preset arrangement sequence; Inputting the corpus into a prediction model constructed on the basis of word2vec in advance for calculation, and outputting prediction vocabularies corresponding to all the missing vocabularies; Inputting each prediction word into the corresponding table, and screening to obtain a corresponding first prediction portrait value; and replacing thecorresponding first missing portrait value in the first user portrait with each first prediction portrait value. By calling the prediction model constructed based on the word2vec thought, the prediction portrait information can be automatically selected according to the existing portrait information of the user to complement the missing portrait information, so that the method has excellent accuracy and integrity rate, and the working efficiency is effectively improved.

(ZH)
本申请中提供了一种基于word2vec的用户缺失画像的补充方法装置、计算机设备和可读存储介质,其中,方法包括:调取预先录入的第一用户画像;将各第一用户画像值输入预设对应表中筛选得到对应的第一词汇,并将各第一词汇按照预设排列顺序构建语料库;将语料库输入预先基于word2vec构建的预测模型中进行计算,输出各缺失词汇分别对应的预测词汇;将各预测词汇输入所述对应表中筛选得到对应的第一预测画像值;将各第一预测画像值分别替换第一用户画像中对应的第一缺失画像值。本申请通过调用基于word2vec思想构建的预测模型,能够根自动根据用户已有的画像信息,选择预测画像信息用以补全缺失画像信息,具有优秀的准确率和完整率,并且有效提高工作效率。

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