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生成信息的方法和装置.pdf
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生成信息的方法和装置.pdf
本申请公开了生成信息的方法和装置，涉及仓储管理技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取目标物品的关联信息的目标时序数据；基于目标物品所属品类的关联信息的历史时序数据，生成目标物品的各月份之间的季节性强弱变化信息和第一季节性强弱标识；基于目标物品对应的文本描述信息，生成第二季节性强弱标识；响应于确定第一季节性强弱标识和第二季节性强弱标识均指示强季节性，基于目标时序数据和各月份之间的季节性强弱变化信息，生成所述目标物品的预测信息。该实施方式有效提升了生成信息的准确性和可解释性，进而提升了库存管理的有效性。
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本申请公开了用于生成模型的方法和装置，以及用于生成信息的方法和装置。该用于生成模型的方法的实现方案为：获取一定时间内各个用户的用户行为数据；确定所有用户行为数据中各个用户的用户向量和各个对象的对象向量；根据所有用户向量和所有对象向量，对所有用户和所有对象进行聚合，生成各个用户集和各个对象集；确定每个用户集与每个对象集对应的第一行为数据集；利用MAB机制和机器学习算法，将第一行为数据集中所有行为数据作为输入数据，将每个用户针对各个对象的点击率作为期望输出，学习得到MAB的各个臂参数和点击率预测模型。该方案将
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本申请公开了信息生成方法和装置，涉及信息安全技术领域。方法的一具体实施方式包括：根据用户的真实位置信息，获取预设范围内用户兴趣点与用户距离的真实排名；基于真实排名及预设的损失值要求，得到目标排名，其中，损失值用于指示扰动后的真实排名相对真实排名对用户造成的信息损耗；根据目标排名，生成第一模糊区域，其中，第一模糊区域的每一位置点与用户兴趣点距离的排名与目标排名相匹配；基于第一模糊区域，生成用户的虚假位置信息。该实施方式有助于在用户可接受服务质量损失下保护用户的位置隐私。
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信息生成方法和装置.pdf
本申请公开了信息生成方法和装置，具体实现方案为：获取用户行为数据，对用户行为数据进行标注，确定用户行为数据对应的标签集；初始化标签集中各个标签的特征集，其中，特征集中的特征至少包括：标签的词频和标签所表征的物品的价值变现数据；将各个标签的特征集输入至预先训练的标签预测模型，生成预测后的各个标签的特征集和与预测后的各个标签的特征集对应的排序后的各个目标标签；基于各个目标标签与用户的历史操作的比对结果，生成与各个目标标签对应的用户的榜单信息。该方案实现了一种针对不同用户生成个性化榜单信息的方法。
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用于生成信息的方法和装置.pdf
本申请公开了用于生成信息的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：响应于接收到用于表征预设程序呈现的目标运行状态的状态信息，获取预设程序的业务逻辑，其中，业务逻辑包括与预设程序的运行状态对应的状态参数；基于预设程序的业务逻辑，确定预设程序呈现出目标运行状态的状态参数；根据状态参数，生成针对目标运行状态的反馈信息。采用本方法可以提高生成的反馈信息的准确性以及时效性。
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