用户分类模型生成方法、装置、设备和计算机可读介质.pdf
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用户分类模型生成方法、装置、设备和计算机可读介质.pdf
本公开的实施例公开了用户分类模型生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:获取标注样本集和未标注用户行为特征向量集;对于标注样本集中的每个标注样本,从未标注用户行为特征向量集中,确定与标注样本的样本用户行为特征向量的相似度满足预设条件的至少一个未标注用户行为特征向量;将各个样本用户行为特征向量和所确定的各个未标注用户行为特征向量作为顶点,两个顶点的相似度作为连接两个顶点的边的权重,构建用户关系网络;将用户关系网络转化为图嵌入矩阵,以及利用图嵌入矩阵训练得到用户分类模型。该实施方
针对用户生成模型的方法、装置和计算机可读存储介质.pdf
公开了一种用于针对用户生成模型的方法,包括:在服务器处获取多个用户的多个第一数据集;基于所述多个第一数据集,在所述服务器处利用元学习算法为所述多个用户生成共享模型;由所述服务器将所述共享模型传送至用户的客户端;在该用户的客户端处获取该用户的对应第二数据集;以及基于该用户的对应第二数据集,在该用户的客户端处对共享模型进行自适应训练以生成该用户的私有模型。本申请还涉及其它方法、装置和计算机可读存储设备。本申请的方法能够在保护隐私的情况下更准确地建立用户的私有模型。
用户分类的方法、装置、设备和计算机可读介质.pdf
本发明公开了用户分类的方法、装置、设备和计算机可读介质,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:服务器基于用户的保单信息,确定原始购买保单的时间间隔,原始购买保单的频率,原始支付金额和原始赔偿金额;所述服务器按照所述用户的行为信息,结合所述原始购买保单的时间间隔,所述原始购买保单的频率和所述原始支付金额,建立时间间隔分类参数、频率分类参数和支付金额分类参数;所述服务器基于所述时间间隔分类参数,所述频率分类参数,所述支付金额分类参数和所述原始赔偿金额,将用户分为多种类别。该实施方式能够提高用户分类的
模型生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质.pdf
本申请实施例提供一种模型生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质,方法包括:获取目标样本数据集;根据目标样本数据集训练得到目标图生成器;根据目标样本数据集和目标图生成器,生成目标样本数据集对应的神经网络模型。本申请实施例提供的模型生成方法结合了拓扑图的思想,利用可处理拓扑图的图生成器作为生成神经网络结构的控制器,即在获取样本数据集后,利用样本数据集训练得到目标图生成器,该目标图生成器可以进一步得到拓扑图表示的神经网络结构,数据处理格式更小,降低了神经结构搜索算法中的搜索难度。
模型生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质.pdf
本公开的实施例公开了模型生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该模型生成方法的一具体实施方式包括:获取目标文本集和预先训练的第一N元语法模型,其中,该第一N元语法模型是利用文本集组训练的;对该目标文本集进行预处理,得到预处理后的目标文本集;利用该预处理后的目标文本集,生成训练后的第二N元语法模型;依照预先设定的条件对该预先训练的第一N元语法模型和该训练后的第二N元语法模型进行融合,得到第三N元语法模型。该实施方式通过模型之间的融合来生成更为准确、有效的融合模型,以此侧面提高了语言模型的识别率。