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用于输出信息的方法和装置.pdf
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淑然****by
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本公开的实施例公开了用于输出信息的方法和装置。该方法的具体实施方式包括：响应于检测到用户访问首页，获取用户的历史行为数据；根据历史行为数据为用户打用户标签；获取与用户标签匹配的推荐信息集；根据历史行为数据确定推荐信息集涉及的每个品牌的复购周期；从推荐信息集中选择复购周期与当前时间之差小于预定时长阈值的推荐信息并输出。该实施方式实现了富有针对性地信息推荐，提升了转化率。
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本公开的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：获取待抽检的操作单信息集合，其中，操作单信息包括操作员标识和操作单标识；根据每个操作员处理的操作单数量将操作员分组并对每组操作员设置权重；根据预定的抽检能力和各级操作员的权重计算出每组操作员的抽检单量；对于每组操作员，从该组操作员处理的操作单中抽取该组操作员的抽检单量个操作单；输出抽取的操作单标识和操作员标识。该实施方式能够解决操作员被抽检时的覆盖度较低的问题，以及个别操作员抽检次数过多问题。
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本公开的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：响应于接收到用户发送的商品添加请求，获取商品添加请求包括的基础商品；获取候选商品集合；从候选商品集合中获取基础商品的关联商品组成关联商品集合；获取初始商品组合，执行以下处理步骤：从候选商品集合中选取商品添加到初始商品组合中，获得第一商品组合；基于第一商品组合，执行以下处理子步骤：从第一商品组合中删除商品，获得中间商品组合；从关联商品集合中选取商品添加到中间商品组合中，获得第二商品组合；从第一商品组合和第二商品组合中选取结果商品组合；
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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：获取物品的描述文本，提取描述文本中字符的字符向量和位置编码向量，其中，位置编码向量用于表征字符在描述文本中的位置；将输入向量输入预先训练的卖点词识别模型中，得到描述文本中字符的标签和字符对应的概率，其中，卖点词识别模型是基于预设的卖点词集合中的卖点词对应的相关指标，利用强化学习方法训练得到的，相关指标包括以下至少一项：转化率和点击率；基于描述文本中字符的标签，生成卖点词集合；基于卖点词中的字符对应的概率，确定卖点词对应的概率，以及基于
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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：获取呈现有快递分拣过程的原始视频片段；对原始视频片段进行预设处理，生成至少一个候选视频片段；针对至少一个候选视频片段中的每个候选视频片段，基于该候选视频片段和预先训练的目标分拣动作识别模型，确定该候选视频片段对应的目标分拣动作分值，其中，目标分拣动作识别模型包括三维卷积神经网络，目标分拣动作分值用于表征该候选视频片段呈现有目标分拣动作的概率；基于至少一个候选视频片段对应的目标分拣动作分值，从至少一个候选视频片段中选取目标视频片段，输出
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