CN113988923A - 确定信息的方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种确定信息的方法、装置、设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域中的深度学习技术。该方法包括:获取待确定资源值;确定待确定资源值是否超过第一资源阈值,其中,第一资源阈值基于待确定资源值对应的内容的属性信息计算得到;响应于待确定资源值未超过第一资源阈值,确定待确定资源值是否超过第二资源阈值,其中,第二资源阈值通过预先建立的内容数据库计算得到,第一资源阈值大于第二资源阈值;响应于待确定资源值超过第二资源阈值,生成对应的提示信息。本公开提供的确定信息的方法,该方法基于内容的属性信息以及预先建立的内容数据库确定资源值是否与内容匹配,从而保证了两者的匹配度,提高了内容的转化率。
Description
技术领域
本公开涉及人工智能技术领域中的深度学习技术,尤其涉及确定信息的方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术
知识店铺是文库内容生产者上传内容的平台,目前知识店铺内的付费内容均由店铺主自主定价,价格合理性不可控。知识店铺作为平台方,需要掌控一定的定价权,确保平台内容的价格遵守一定的规范,从而维护整个平台良好的创作生态以及用户生态。
发明内容
本公开提供了一种确定信息的方法、装置、设备以及存储介质。
根据本公开的第一方面,提供了一种确定信息的方法,包括:获取待确定资源值;确定待确定资源值是否超过第一资源阈值,其中,第一资源阈值基于待确定资源值对应的内容的属性信息计算得到;响应于待确定资源值未超过第一资源阈值,确定待确定资源值是否超过第二资源阈值,其中,第二资源阈值通过预先建立的内容数据库计算得到,第一资源阈值大于第二资源阈值;响应于待确定资源值超过第二资源阈值,生成对应的提示信息。
根据本公开的第二方面,提供了一种确定信息的装置,包括:第一获取模块,被配置成获取待确定资源值;第一确定模块,被配置成确定待确定资源值是否超过第一资源阈值,其中,第一资源阈值基于待确定资源值对应的内容的属性信息计算得到;第二确定模块,被配置成响应于待确定资源值未超过第一资源阈值,确定待确定资源值是否超过第二资源阈值,其中,第二资源阈值通过预先建立的内容数据库计算得到,第一资源阈值大于第二资源阈值;生成模块,被配置成响应于待确定资源值超过第二资源阈值,生成对应的提示信息。
根据本公开的第三方面,提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
根据本公开的第四方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,计算机指令用于使计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
根据本公开的第五方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构图;
图2是根据本公开的确定信息的方法的一个实施例的流程图;
图3是根据本公开的确定信息的方法的另一个实施例的流程图;
图4是图3所示的确定信息的方法的第二资源阈值的计算步骤的分解流程图;
图5是图4所示的计算目标资源阈值步骤的分解流程图;
图6是根据本公开的确定信息的装置的一个实施例的结构示意图;
图7是用来实现本公开实施例的确定信息的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了可以应用本公开的确定信息的方法或确定信息的装置的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示,系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送信息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用。
终端设备101、102、103可以是硬件,也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时,可以是各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时,可以安装在上述电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块,也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
服务器105可以提供各种服务。例如,服务器105可以对从终端设备101、102、103获取的待确定资源值进行分析和处理,并生成处理结果(例如提示信息)。
需要说明的是,服务器105可以是硬件,也可以是软件。当服务器105为硬件时,可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群,也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时,可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
需要说明的是,本公开实施例所提供的确定信息的方法一般由服务器105执行,相应地,确定信息的装置一般设置于服务器105中。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
继续参考图2,其示出了根据本公开的确定信息的方法的一个实施例的流程200。该确定信息的方法包括以下步骤:
步骤201,获取待确定资源值。
在本实施例中,确定信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以获取待确定资源值,其中,待确定资源值可以为用户为上传内容设置的数值,例如待确定资源值可以为用户为上传的付费文档设置的付费值。在用户为上传内容设置好数值后,上述执行主体会获取该数值,将其作为待确定资源值。
步骤202,确定待确定资源值是否超过第一资源阈值。
在本实施例中,上述执行主体在获取到待确定资源值后,会确定上述待确定资源值是否超过第一资源阈值,其中,第一资源阈值是基于待确定资源值对应的内容的属性信息计算得到的。也即上述执行主体在获取到待确定资源值后,会获取该待确定资源值对应的内容的属性信息,例如该内容的类别、内容页数等属性信息。然后上述执行主体会基于上述属性信息计算第一资源阈值,并将待确定资源值与计算得到的第一资源阈值进行比较,从而确定待确定资源值是否超过第一资源阈值。
若待确定资源值超过第一资源阈值,则可以确定待确定资源值设置的过大,此时会限制上述内容的上传,也即在待确定资源值大于第一资源阈值的情况下,上述内容上传失败,并生成相应的提示信息,从而提示用户调整待确定资源值的大小,从而保证待确定资源值与内容的匹配度。若待确定资源值未超过第一资源阈值,则继续执行步骤203。
步骤203,响应于待确定资源值未超过第一资源阈值,确定待确定资源值是否超过第二资源阈值。
在本实施例中,上述执行主体可以响应于待确定资源值未超过第一资源阈值,确定待确定资源值是否超过第二资源阈值,其中,第二资源阈值通过预先建立的内容数据库计算得到,第一资源阈值大于第二资源阈值。也即上述执行主体会在待确定资源值未超过第一资源阈值的情况下,上述执行主体会基于预先建立的内容数据库计算第二资源阈值,然后将待确定资源值与计算得到的第二资源阈值进行比较,从而确定待确定资源值是否超过第二资源阈值。
可选地,上述执行主体可以先确定上述内容对应的第一类别,然后基于预先建立的内容数据库中第一类别下所包含的所有内容的资源值、该内容对应的转化率来确定第二资源阈值。
在待确定资源值未超过基于待确定资源值对应的内容的属性信息计算得到的第一资源阈值的情况下,进一步判断待确定资源值是否超过基于预先建立的内容数据库计算得到的第二资源阈值,从而更全面地来确定待确定资源值与其内容的匹配度。
步骤204,响应于待确定资源值超过第二资源阈值,生成对应的提示信息。
在本实施例中,上述执行主体可以在确定待确定资源值超过第二资源阈值的情况下,限制上述内容的上传,并生成相应的提示信息,以提示用户对待确定资源值进行修改,从而保证待确定资源值与内容的匹配度,杜绝不合理定价的情况的发生。例如,生成的提示信息可以为文本信息,其内容可以为“此数值超出范围,请修改,谢谢!”,上述执行主体会将该提示信息进行显示,从而提醒用户进行修改。
若待确定资源值未超过第二资源阈值,则上述内容可以正常上传。
本公开实施例提供的确定信息的方法,首先获取待确定资源值;然后确定待确定资源值是否超过第一资源阈值;之后响应于待确定资源值未超过第一资源阈值,确定待确定资源值是否超过第二资源阈值;最后响应于待确定资源值超过第二资源阈值,生成对应的提示信息。本实施例中的确定信息的方法,该方法在待确定资源值未超过基于待确定资源值对应的内容的属性信息计算得到的第一资源阈值的情况下,进一步判断待确定资源值是否超过基于预先建立的内容数据库计算得到的第二资源阈值,从而实现从多个信息层面来确定待确定资源值与其内容的匹配度,保证了两者的匹配度,进而在资源值与内容的匹配的情况下,提升了内容的转化率。
本公开的技术方案中,所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理,均符合相关法律法规的规定,且不违背公序良俗。
继续参考图3,图3示出了根据本公开的确定信息的方法的另一个实施例的流程300。该确定信息的方法包括以下步骤:
步骤301,获取待确定资源值。
步骤301与前述实施例的步骤201基本一致,具体实现方式可以参考前述对步骤201的描述,此处不再赘述。
步骤302,确定内容的类别信息。
在本实施例中,确定信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以确定内容的类别信息。具体地,在用户上传该内容时,上述执行主体会根据该内容的标题或其他关键字来识别该内容的类别,从而确定该内容的类别信息。例如,类别可以为“模板”、“祝福语”等。
步骤303,响应于类别信息为预设的目标类别,获取目标类别对应的第三资源阈值。
在本实施例中,上述执行主体会预先设置多个目标类别,目标类别包括但不限于模板、祝福语等。上述执行主体会根据历史数据为每个目标类别设置一个资源阈值,例如:将模板对应的资源阈值设置为5,将祝福语对应的资源阈值设置为3,将说明书对应的资源阈值设置为10等。或者也可以由用户为每个目标类别设置一个资源阈值,上述执行主体直接获取已经设置好的每个目标类别对应的资源阈值。
上述执行主体在确定了内容的类别信息后,上述执行主体会判断上述内容的类别是否为预先设置的多个目标类别中的一种,并在类别信息为预设的目标类别的情况下,获取目标类别对应的第三资源阈值。
需要说明的是,上述类别可以根据用户的反馈进行持续新增,从而保证类别信息的全面性。
步骤304,确定待确定资源值是否超过第三资源阈值。
在本实施例中,上述执行主体可以确定待确定资源值是否超过第三资源阈值。也即在获取到目标类别对应的第三资源阈值后,上述执行主体会将待确定资源值与第三资源阈值进行比较,从而确定待确定资源值是否超过了第三资源阈值。
本实施例首先判断上传内容是否为预设类别,并在其为预设类别中的一种的情况下,获取该类别对应的资源值阈值,判断待确定资源值是否超过了资源值阈值,从而实现了预设类别的判断。
步骤305,响应于待确定资源值未超过第三资源阈值,确定待确定资源值是否超过第一资源阈值。
在本实施例中,上述执行主体在确定了待确定资源值没有超过第三资源阈值的情况下,上述执行主体会进一步确定待确定资源值是否超过第一资源阈值。
需要说明的是,只有在待确定资源值未超过第三资源阈值的情况下,才会进一步判断待确定资源值是否超过了第一资源阈值,所以,第三资源阈值的值应该是大于第一资源阈值的值的,否则第二步的判断将没有任何意义。
在本实施例的一些可选实施方式中,第一资源阈值通过如下步骤计算得到:获取内容的格式信息、页数信息以及质量信息;分别确定格式信息、页数信息、质量信息以及类别信息对应的格式分值、页数分值、质量分值以及类别分值;将格式分值、页数分值、质量分值以及类别分值相加,得到内容的总分值;基于总分值所在分值区间对应的资源值范围,确定第一资源阈值。
在本实现方式中,上述执行主体会预先设置多种内容格式,例如WORD、PPT、EXCEL、CAD、XMind等20种内容格式,并为不同的内容格式赋予对应的分值,最低分5分,最高分25分,分值越高,在其他因子相同的情况下该类型内容的价值就越高。例如CAD=25分,PPT=5分等,从而形成包含每种内容格式和对应分值的第一关系表。
上述执行主体还会预先为不同页数范围设置不同分值,最低分5分,最高分25分,分值越高,其他因子相同情况下该类型内容价值越高。例如在内容页数大于20页时,为其设置的分值为25分,在内容页数小于等于1页时,为其设置的分值为5分等,从而形成包含不同页数范围和对应分值的第二关系表。
上述执行主体还会预先为不同类别设置不同的分值,最低分5分,最高分25分,分值越高,其他因子相同情况下该类型内容价值越高。这里的类别可以包括基础教育、高等教育、说明书、模板等12大类别。例如基础教育=25分,说明书=5分等,从而形成包含不同类别和对应分值的第三关系表。
上述执行主体还会预先为不同质量设置不同的分值,最低分5分,最高分25分,分值越高,其他因子相同情况下该类型内容价值越高。例如当质量星级为1星时,其对应的分值为5分,当质量星级为5星时,其对应的分值为25分等,从而形成包含不同质量和对应分值的第四关系表。
在本实现方式中,上述执行主体会获取内容的格式信息、页数信息以及质量信息,然后分别确定格式信息、页数信息、质量信息以及类别信息对应的格式分值、页数分值、质量分值以及类别分值,最后将格式分值、页数分值、质量分值以及类别分值相加,从而得到内容的总分值。
作为示例,假设内容的格式为CAD、页数为21页、类别为说明书、质量星级为5星,那么该内容的格式分值为25分,页数分值为25分,质量分值为25分,类别分值为5分,那么该内容的总分值为25+25+25+5=80分。
由于上述执行主体会预先为不同的分值范围设置对应的资源值,例如当分值X为20分时,其对应的资源值最高为5;当20<X≤40时,其对应的资源值最高为10;当40<X≤60时,其对应的资源值最高为30;当60<X≤80时,其对应的资源值最高为50;当80<X<100时,其对应的资源值最高为100;当X为100分时,其对应的资源值最高为500。
所以,上述执行主体会基于总分值所在分值区间对应的资源值范围,确定第一资源阈值。例如,当内容的总分值为80分时,可以确定第一资源阈值为50。
基于内容的多个属性信息来计算第一资源阈值,保证了第一资源阈值的全面性和合理性。
步骤306,响应于待确定资源值未超过第一资源阈值,确定待确定资源值是否超过第二资源阈值。
步骤307,响应于待确定资源值超过第二资源阈值,生成对应的提示信息。
步骤306-307与前述实施例的步骤203-204基本一致,具体实现方式可以参考前述对步骤203-204的描述,此处不再赘述。
从图3中可以看出,与图2对应的实施例相比,本实施例中的确定信息的方法还包括将待确定资源值与第三资源阈值进行比较的过程,并在待确定资源值未超过第三资源阈值的情况下,进一步判断待确定资源值是否超过第一资源阈值,从而确保了待确定资源值与内容的匹配度。
继续参考图4,图4示出了图3所示的确定信息的方法的第二资源阈值的计算步骤的分解流程400。该第二资源阈值的计算步骤包括:
步骤401,获取内容的上传账号的等级信息。
在本实施例中,上述执行主体会在用户上传内容时,获取上传账号的等级信息。每个账号都会有对应的等级信息,等级分为L1、L2…L6共6个等级,等级越高表明账号越优质。
步骤402,确定等级信息对应的弹性系数。
在本实施例中,上述执行主体在获取到内容的上传账号的等级信息后,会获取等级信息对应的弹性系数。
上述执行主体会预先为不同的账号等级设置对应的弹性系数,例如,当账号等级为L1-L3时,弹性系数为1;当账号等级为L4时,弹性系数为1.1;当账号等级为L5时,弹性系数为1.2;当账号等级为L6时,弹性系数为1.5。
作为示例,假设内容的上传账号的等级为L4,则上述执行主体可以确定对应的弹性系数为1.1。
步骤403,基于内容数据库计算目标资源阈值。
在本实施例中,上述执行主体可以基于内容数据库计算目标资源阈值。可选地,上述执行主体可以基于内容数据库中与该内容相似的内容的资源值来确定目标资源阈值;或者上述执行主体还可以基于内容数据库中与该内容类别相同的所有内容的资源值来确定目标资源阈值;再或者上述执行主体还可以基于预先训练好的模型来计算目标资源阈值。
需要说明的是,本实施例中对步骤401-402与步骤403的执行顺序不进行限定,也即步骤401-402可以在步骤403之前执行,步骤401-402还可以在步骤403之后执行,步骤401-402还可以与步骤403同时执行。
步骤404,将目标资源阈值与弹性系数的乘积作为第二资源阈值。
在本实施例中,上述执行主体可以将步骤403计算得到的目标资源阈值与步骤402确定的弹性系数的乘积作为第二资源阈值。
从图4中可以看出,在上述计算第二资源阈值的过程中,考虑到了上传内容的账号等级信息,并为不同的账号等级设置了不同的弹性系数,然后基于预先建立的内容数据库计算得到了目标资源阈值,最后将目标资源阈值与弹性系数的乘积作为了第二资源阈值,从而为优质的账号设置了一定的弹性空间,从而保证了第二资源阈值的合理性。
继续参考图5,图5示出了图4所示的计算目标资源阈值步骤的分解流程500。该计算目标资源阈值的步骤包括:
步骤501,将内容的类别信息记为第一类别。
在本实施例中,上述执行主体会对内容的类别进行识别,从而确定内容的类别信息,并将该内容的类别信息记为第一类别。
步骤502,基于内容数据库中第一类别下所有内容的资源值,确定第一目标阈值。
在本实施例中,上述执行主体会确定内容数据库中第一类别下的所有内容,从而得到同属于第一类别的内容集合,然后获取该内容集合中所有内容的资源值,并对所有内容的资源值进行分析,从而确定第一目标阈值。
在本实施例的一些可选实施方式中,步骤502包括:获取内容数据库中第一类别下的所有内容的资源值,得到资源值集合;对资源值集合中的所有资源值进行排序;基于排序结果将超过预设阈值的资源值设置为第一目标阈值。
在本实现方式中,上述执行主体会先获取预先建立的内容数据库中第一类别下的所有内容,然后再获取所有内容对应的资源值,从而得到包含第一类别中所有内容的资源值的资源值集合。之后对资源值集合中的所有资源值进行排序,并基于排序结果将超过预设阈值的资源值设置为第一目标阈值。例如,将资源值集合中的所有资源值进行升序排序,并将超过95%的资源值的值,确定为第一目标阈值,从而使得第一目标阈值更合理、准确。
步骤503,基于相似内容集合中的每个内容的资源值以及对应的转化率,确定第二目标阈值。
在本实施例中,上述执行主体会先确定内容数据库中与上述内容类似的所有内容,然后基于类似内容的资源值以及该内容的转化率来确定第二目标阈值。
在本实施例的一些可选实施方式中,步骤503包括:提取内容的标题和/或关键词;计算内容的标题和/或关键词与内容数据库中的每个内容的标题和/或关键词的相似度,基于计算结果确定相似内容集合;分析相似内容集合中的每个内容的资源值以及对应的转化率,确定资源临界值;将资源临界值设置为第二目标阈值。
在本实现方式中,上述执行主体会先对内容进行识别,从而确定该内容的标题信息和关键词,然后计算与内容数据库中每个内容的标题和关键词的相似度,将相似度大于预设阈值的内容确定为上述内容的相似内容,从而得到相似内容集合。之后,上述执行主体会分析相似内容集合中的每个内容的资源值与该内容的转化率,从而确定转化率下降的资源临界值,并将该资源临界值确定为第二目标阈值。通过相似内容的资源值与该内容的转化率来计算第二目标阈值,可以保证内容的转化率。
步骤504,基于预先训练好的智能确定模型确定第三目标阈值。
在本实施例中,上述执行主体可以利用预先训练好的智能确定模型来计算内容的推荐资源值,并基于该推荐资源值来确定第三目标阈值。例如,将该推荐资源值的30%设定为第三目标阈值。
步骤505,将第一目标阈值、第二目标阈值以及第三目标阈值中的最小值作为目标资源阈值。
在本实施例中,上述执行主体会将第一目标阈值、第二目标阈值以及第三目标阈值中最小的数值确定为目标资源阈值。
从图5中可以看出,在计算目标资源阈值的过程中,首先将内容的类别信息记为第一类别,并基于内容数据库中第一类别下所有内容的资源值,确定第一目标阈值;然后基于相似内容集合中的每个内容的资源值以及内容对应的转化率,确定第二目标阈值;之后基于预先训练好的智能确定模型确定第三目标阈值;最后将第一目标阈值、第二目标阈值以及第三目标阈值中的最小值作为目标资源阈值,基于上述步骤计算得到的目标资源阈值更合理,与内容更加匹配。
进一步参考图6,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种确定信息的装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图6所示,本实施例的确定信息的装置600包括:第一获取模块601、第一确定模块602、第二确定模块603和生成模块604。其中,第一获取模块601,被配置成获取待确定资源值;第一确定模块602,被配置成确定待确定资源值是否超过第一资源阈值,其中,第一资源阈值基于待确定资源值对应的内容的属性信息计算得到;第二确定模块603,被配置成响应于待确定资源值未超过第一资源阈值,确定待确定资源值是否超过第二资源阈值,其中,第二资源阈值通过预先建立的内容数据库计算得到,第一资源阈值大于第二资源阈值;生成模块604,被配置成响应于待确定资源值超过第二资源阈值,生成对应的提示信息。
在本实施例中,确定信息的装置600中:第一获取模块601、第一确定模块602、第二确定模块603和生成模块604的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-204的相关说明,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,上述确定信息的装置600还包括:第三确定模块,被配置成确定内容的类别信息;第二获取模块,被配置成响应于类别信息为预设的目标类别,获取目标类别对应的第三资源阈值;第四确定模块,被配置成确定待确定资源值是否超过第三资源阈值,其中,第三资源阈值大于第一资源阈值;以及第一确定模块包括:第一确定子模块,被配置成响应于待确定资源值未超过第三资源阈值,确定待确定资源值是否超过第一资源阈值。
在本实施例的一些可选的实现方式中,上述确定信息的装置600还包括第一资源阈值计算模块,第一资源阈值计算模块包括:获取内容的格式信息、页数信息以及质量信息;分别确定格式信息、页数信息、质量信息以及类别信息对应的格式分值、页数分值、质量分值以及类别分值;将格式分值、页数分值、质量分值以及类别分值相加,得到内容的总分值;基于总分值所在分值区间对应的资源值范围,确定第一资源阈值。
在本实施例的一些可选的实现方式中,上述确定信息的装置600还包括第二资源阈值计算模块,第二资源阈值计算模块包括:第一获取子模块,被配置成获取内容的上传账号的等级信息;第二确定子模块,被配置成确定等级信息对应的弹性系数;计算子模块,被配置成基于内容数据库计算目标资源阈值;第三确定子模块,被配置成将目标资源阈值与弹性系数的乘积作为第二资源阈值。
在本实施例的一些可选的实现方式中,计算子模块包括:第一确定单元,被配置成将内容的类别信息记为第一类别;第二确定单元,被配置成基于内容数据库中第一类别下所有内容的资源值,确定第一目标阈值;第三确定单元,被配置成基于相似内容集合中的每个内容的资源值以及内容对应的转化率,确定第二目标阈值;第四确定单元,被配置成基于预先训练好的智能确定模型确定第三目标阈值;第五确定单元,被配置成将第一目标阈值、第二目标阈值以及第三目标阈值中的最小值作为目标资源阈值。
在本实施例的一些可选的实现方式中,第二确定单元包括:获取子单元,被配置成获取内容数据库中第一类别下的所有内容的资源值,得到资源值集合;排序子单元,被配置成对资源值集合中的所有资源值进行排序;第一设置子单元,被配置成基于排序结果将超过预设阈值的资源值设置为第一目标阈值。
在本实施例的一些可选的实现方式中,第三确定单元包括:提取子单元,被配置成提取内容的标题和/或关键词;计算子单元,被配置成计算内容的标题和/或关键词与内容数据库中的每个内容的标题和/或关键词的相似度,基于计算结果确定相似内容集合;分析子单元,被配置成分析相似内容集合中的每个内容的资源值以及内容对应的转化率,确定资源临界值;第二设置子单元,被配置成将资源临界值设置为第二目标阈值。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图7所示,设备700包括计算单元701,其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中,还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
设备700中的多个部件连接至I/O接口705,包括:输入单元706,例如键盘、鼠标等;输出单元707,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元708,例如磁盘、光盘等;以及通信单元709,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理,例如确定信息的方法。例如,在一些实施例中,确定信息的方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元708。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时,可以执行上文描述的确定信息的方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行确定信息的方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,也可以为分布式系统的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (17)
1.一种确定信息的方法,包括:
获取待确定资源值;
确定所述待确定资源值是否超过第一资源阈值,其中,所述第一资源阈值基于所述待确定资源值对应的内容的属性信息计算得到;
响应于所述待确定资源值未超过所述第一资源阈值,确定所述待确定资源值是否超过第二资源阈值,其中,所述第二资源阈值通过预先建立的内容数据库计算得到,所述第一资源阈值大于第二资源阈值;
响应于所述待确定资源值超过所述第二资源阈值,生成对应的提示信息。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
确定所述内容的类别信息;
响应于所述类别信息为预设的目标类别,获取所述目标类别对应的第三资源阈值;
确定所述待确定资源值是否超过所述第三资源阈值,其中,所述第三资源阈值大于所述第一资源阈值;以及
所述确定所述待确定资源值是否超过第一资源阈值,包括:
响应于所述待确定资源值未超过所述第三资源阈值,确定所述待确定资源值是否超过第一资源阈值。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述第一资源阈值通过如下步骤计算得到:
获取所述内容的格式信息、页数信息以及质量信息;
分别确定所述格式信息、所述页数信息、所述质量信息以及所述类别信息对应的格式分值、页数分值、质量分值以及类别分值;
将所述格式分值、页数分值、质量分值以及类别分值相加,得到所述内容的总分值;
基于所述总分值所在分值区间对应的资源值范围,确定所述第一资源阈值。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述第二资源阈值通过如下步骤计算得到:
获取所述内容的上传账号的等级信息;
确定所述等级信息对应的弹性系数;
基于所述内容数据库计算目标资源阈值;
将所述目标资源阈值与所述弹性系数的乘积作为所述第二资源阈值。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述基于所述内容数据库计算目标资源阈值,包括:
将所述内容的类别信息记为第一类别;
基于所述内容数据库中第一类别下所有内容的资源值,确定第一目标阈值;
基于相似内容集合中的每个内容的资源值以及对应的转化率,确定第二目标阈值;
基于预先训练好的智能确定模型确定第三目标阈值;
将所述第一目标阈值、第二目标阈值以及第三目标阈值中的最小值作为所述目标资源阈值。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述基于所述内容数据库中第一类别下所有内容的资源值,确定第一目标阈值,包括:
获取所述内容数据库中第一类别下的所有内容的资源值,得到资源值集合;
对所述资源值集合中的所有资源值进行排序;
基于排序结果将超过预设阈值的资源值设置为第一目标阈值。
7.根据权利要求5所述的方法,其中,所述基于相似内容集合中的每个内容的资源值以及对应的转化率,确定第二目标阈值,包括:
提取所述内容的标题和/或关键词;
计算所述内容的标题和/或关键词与所述内容数据库中的每个内容的标题和/或关键词的相似度,基于计算结果确定相似内容集合;
分析所述相似内容集合中的每个内容的资源值以及对应的转化率,确定资源临界值;
将所述资源临界值设置为第二目标阈值。
8.一种确定信息的装置,包括:
第一获取模块,被配置成获取待确定资源值;
第一确定模块,被配置成确定所述待确定资源值是否超过第一资源阈值,其中,所述第一资源阈值基于所述待确定资源值对应的内容的属性信息计算得到;
第二确定模块,被配置成响应于所述待确定资源值未超过所述第一资源阈值,确定所述待确定资源值是否超过第二资源阈值,其中,所述第二资源阈值通过预先建立的内容数据库计算得到,所述第一资源阈值大于第二资源阈值;
生成模块,被配置成响应于所述待确定资源值超过所述第二资源阈值,生成对应的提示信息。
9.根据权利要求8所述的装置,还包括:
第三确定模块,被配置成确定所述内容的类别信息;
第二获取模块,被配置成响应于所述类别信息为预设的目标类别,获取所述目标类别对应的第三资源阈值;
第四确定模块,被配置成确定所述待确定资源值是否超过所述第三资源阈值,其中,所述第三资源阈值大于所述第一资源阈值;以及
所述第一确定模块包括:
第一确定子模块,被配置成响应于所述待确定资源值未超过所述第三资源阈值,确定所述待确定资源值是否超过第一资源阈值。
10.根据权利要求9所述的装置,其中,所述装置还包括第一资源阈值计算模块,所述第一资源阈值计算模块包括:
获取所述内容的格式信息、页数信息以及质量信息;
分别确定所述格式信息、所述页数信息、所述质量信息以及所述类别信息对应的格式分值、页数分值、质量分值以及类别分值;
将所述格式分值、页数分值、质量分值以及类别分值相加,得到所述内容的总分值;
基于所述总分值所在分值区间对应的资源值范围,确定所述第一资源阈值。
11.根据权利要求10所述的装置,其中,所述装置还包括第二资源阈值计算模块,所述第二资源阈值计算模块包括:
第一获取子模块,被配置成获取所述内容的上传账号的等级信息;
第二确定子模块,被配置成确定所述等级信息对应的弹性系数;
计算子模块,被配置成基于所述内容数据库计算目标资源阈值;
第三确定子模块,被配置成将所述目标资源阈值与所述弹性系数的乘积作为所述第二资源阈值。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,所述计算子模块包括:
第一确定单元,被配置成将所述内容的类别信息记为第一类别;
第二确定单元,被配置成基于所述内容数据库中第一类别下所有内容的资源值,确定第一目标阈值;
第三确定单元,被配置成基于相似内容集合中的每个内容的资源值以及对应的转化率,确定第二目标阈值;
第四确定单元,被配置成基于预先训练好的智能确定模型确定第三目标阈值;
第五确定单元,被配置成将所述第一目标阈值、第二目标阈值以及第三目标阈值中的最小值作为所述目标资源阈值。
13.根据权利要求12所述的装置,其中,所述第二确定单元包括:
获取子单元,被配置成获取所述内容数据库中第一类别下的所有内容的资源值,得到资源值集合;
排序子单元,被配置成对所述资源值集合中的所有资源值进行排序;
第一设置子单元,被配置成基于排序结果将超过预设阈值的资源值设置为第一目标阈值。
14.根据权利要求12所述的装置,其中,所述第三确定单元包括:
提取子单元,被配置成提取所述内容的标题和/或关键词;
计算子单元,被配置成计算所述内容的标题和/或关键词与所述内容数据库中的每个内容的标题和/或关键词的相似度,基于计算结果确定相似内容集合;
分析子单元,被配置成分析所述相似内容集合中的每个内容的资源值以及对应的转化率,确定资源临界值;
第二设置子单元,被配置成将所述资源临界值设置为第二目标阈值。
15.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
17.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
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Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1538334A (zh) * | 2003-04-18 | 2004-10-20 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 报价策略分析系统及方法 |
CN109345301A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-02-15 | 国信优易数据有限公司 | 一种数据价格确定系统以及确定方法 |
CN109634767A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-04-16 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 用于检测信息的方法和装置 |
CN110232500A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-09-13 | 深圳中大环保科技创新工程中心有限公司 | 基于矿产资源质量-价格模型的价值评估方法及相关装置 |
CN111192087A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-22 | 深圳春沐源控股有限公司 | 蔬果价格管理方法、服务器、终端和计算机可读存储介质 |
US20200183748A1 (en) * | 2018-12-10 | 2020-06-11 | Vivek Bhatnagar | Methods and systems that generate optimal or near-optimal matching of resources to resource users by employing resource-exchange optimization tools |
CN111415180A (zh) * | 2019-01-04 | 2020-07-14 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 资源价值调整方法、装置、服务器及存储介质 |
CN111708934A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-09-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 知识内容的评价方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN111798261A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-10-20 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 信息更新的方法和装置 |
CN111858517A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-10-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 确定资源价值属性的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
CN112348590A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-02-09 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种物品价值确定方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN113362092A (zh) * | 2020-03-04 | 2021-09-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 信息服务处理方法、系统和装置 |
CN113516492A (zh) * | 2020-04-10 | 2021-10-19 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法及装置 |
-
2021
- 2021-10-27 CN CN202111256093.0A patent/CN113988923B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1538334A (zh) * | 2003-04-18 | 2004-10-20 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 报价策略分析系统及方法 |
CN109345301A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-02-15 | 国信优易数据有限公司 | 一种数据价格确定系统以及确定方法 |
CN109634767A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-04-16 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 用于检测信息的方法和装置 |
US20200183748A1 (en) * | 2018-12-10 | 2020-06-11 | Vivek Bhatnagar | Methods and systems that generate optimal or near-optimal matching of resources to resource users by employing resource-exchange optimization tools |
CN111415180A (zh) * | 2019-01-04 | 2020-07-14 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 资源价值调整方法、装置、服务器及存储介质 |
CN110232500A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-09-13 | 深圳中大环保科技创新工程中心有限公司 | 基于矿产资源质量-价格模型的价值评估方法及相关装置 |
CN111192087A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-22 | 深圳春沐源控股有限公司 | 蔬果价格管理方法、服务器、终端和计算机可读存储介质 |
CN113362092A (zh) * | 2020-03-04 | 2021-09-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 信息服务处理方法、系统和装置 |
CN111798261A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-10-20 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 信息更新的方法和装置 |
CN113516492A (zh) * | 2020-04-10 | 2021-10-19 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法及装置 |
CN111708934A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-09-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 知识内容的评价方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN111858517A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-10-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 确定资源价值属性的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
CN112348590A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-02-09 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种物品价值确定方法、装置、电子设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
胡耀光 等: "面向交易的企业知识资源价值评估方法", 《北京理工大学学报》, vol. 35, no. 4, pages 368 - 372 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113988923B (zh) | 2023-07-18 |
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