RU2018118170A - Система и способ выявления взаимодействия и влияния в сетях - Google Patents

Система и способ выявления взаимодействия и влияния в сетях Download PDF

Info

Publication number
RU2018118170A
RU2018118170A RU2018118170A RU2018118170A RU2018118170A RU 2018118170 A RU2018118170 A RU 2018118170A RU 2018118170 A RU2018118170 A RU 2018118170A RU 2018118170 A RU2018118170 A RU 2018118170A RU 2018118170 A RU2018118170 A RU 2018118170A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
subject
entities
network
metric
information
Prior art date
Application number
RU2018118170A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2018118170A3 (ru
RU2742457C2 (ru
Inventor
Роман ОБЕРЛИ
Томас АННИК
Original Assignee
Аксон Вайб Аг
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Аксон Вайб Аг filed Critical Аксон Вайб Аг
Publication of RU2018118170A publication Critical patent/RU2018118170A/ru
Publication of RU2018118170A3 publication Critical patent/RU2018118170A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2742457C2 publication Critical patent/RU2742457C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/23—Updating
    • G06F16/2379—Updates performed during online database operations; commit processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24578—Query processing with adaptation to user needs using ranking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/288—Entity relationship models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/52—Network services specially adapted for the location of the user terminal
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/535—Tracking the activity of the user

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Claims (92)

1. Компьютеризованный способ предоставления основанной на местоположении рекомендации пользователю, которая применяет общие характеристики между пользователем и другими пользователями в сети, так что общие характеристики получаются на основе отслеживания и анализа пользовательской информации в разное время и в разных местоположениях, при этом компьютеризованный способ содержит этапы, на которых:
принимают посредством вычислительного устройства информацию, связанную с каждым из множества субъектов в сети, каковая информация включает в себя по меньшей мере одно из транзакции и мероприятия, при этом каждое из транзакции и мероприятия связано с местоположением и временем;
принимают посредством вычислительного устройства по меньшей мере одну из:
обновленной информации о местоположении, относящейся к первому субъекту из множества субъектов,
обновленной информации о транзакции, относящейся к первому субъекту из множества субъектов, и
обновленной информации о мероприятии, относящейся к первому субъекту из множества субъектов;
создают посредством вычислительного устройства структуру данных, соотносящую первый субъект и подмножество из множества субъектов, каковое подмножество выбирается на основе того, что каждый из субъектов в подмножестве имеет информацию, относящуюся к по меньшей мере одной из обновленной информации о местоположении, обновленной информации о транзакции и обновленной информации о мероприятии, при этом структура данных включает в себя узел, представляющий каждого из субъектов в подмножестве, и линии связи, соединяющие узлы;
определяют посредством вычислительного устройства рекомендацию по меньшей мере одного из транзакции и мероприятия на основе информации, относящейся к по меньшей мере одной из обновленной информации о местоположении, обновленной информации о транзакции и обновленной информации о мероприятии;
рассчитывают посредством вычислительного устройства значение релевантности для каждой из линий связи, соединяющих первый субъект с другими субъектами, имеющими информацию, связанную с рекомендацией; и
передают посредством вычислительного устройства рекомендацию по меньшей мере одному из первого субъекта и второго субъекта в подмножестве, когда по меньшей мере одно значение релевантности превышает пороговое значение,
тем самым предоставляя рекомендацию субъекту на основе информации, которая является общей для субъекта и других субъектов в сети и получена на основе отслеживания и анализа информации о субъектах в разное время и в разных местоположениях.
2. Компьютеризованный способ по п.1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
принимают посредством вычислительного устройства указание релевантности от по меньшей мере одного из первого субъекта и второго субъекта, имеющее отношение к рекомендации; и
обновляют, посредством вычислительного устройства, по меньшей мере одно из значения релевантности и порогового значения на основе указания релевантности.
3. Компьютеризованный способ по п.1, в котором расчет контрольного значения содержит этапы, на которых:
рассчитывают посредством вычислительного устройства показатель взаимосвязи между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети, причем показатель взаимосвязи основан на сочетании метрики длительности, метрики давности, метрики взаимодействия, метрики доверия и многообразия, метрики управления и метрики согласованности;
рассчитывают посредством вычислительного устройства показатель центральности для каждого субъекта в подмножестве, причем показатель центральности основан на сочетании метрики ранга, метрики близости и метрики промежуточности; и
сочетают посредством вычислительного устройства показатель взаимосвязи и показатель центральности для формирования контрольного значения.
4. Компьютеризованный способ по п.3, в котором:
метрика длительности связана с длительностью взаимосвязи между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика давности связана со временем предыдущего взаимодействия между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика взаимодействия связана с количеством раз, которое за промежуток времени устанавливалось соединение между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика доверия и многообразия связана с количеством разных типов коммуникаций, используемых по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика управления связана с иерархией между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика согласованности связана с синхронностью взаимодействия между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика ранга связана с количеством линий связи, связанных с каждым узлов, соответственно между по меньшей мере одним из первого субъекма и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика близости связана с длиной пути между узлом, соответствующим по меньшей мере одному из первого субъекта и второго субъекта, и узлами, соответствующими другим субъектам в сети; и
метрика промежуточности связана с длиной пути между каждой парой узлов.
5. Компьютеризованный способ по п.1, в котором обновленная информация о местоположении содержит то, что первый субъект находится в общем местоположении с другим субъектом из множества субъектов.
6. Компьютеризованный способ по п.1, в котором обновленная информация о местоположении содержит то, что местоположение посещается первым субъектом первый раз.
7. Долговременный машиночитаемый носитель, имеющий исполняемые инструкции, задействуемые для предписания устройству:
принимать информацию, связанную с каждым из множества субъектов в сети, каковая информация включает в себя по меньшей мере одно из транзакции и мероприятия, причем каждое из транзакции и мероприятия связано с местоположением и временем;
принимать по меньшей мере одно из:
обновленной информации о местоположении, относящейся к первому субъекту из множества субъектов,
обновленной информации о транзакции, относящейся к первому субъекту из множества субъектов, и
обновленной информации о мероприятии, относящейся к первому субъекту из множества субъектов;
создавать структуру данных, соотносящую первый субъект и подмножество из множества субъектов, каковое подмножество выбирается на основе того, что каждый из субъектов в подмножестве имеет информацию, относящуюся к по меньшей мере одной из обновленной информации о местоположении, обновленной информации о транзакции и обновленной информации о мероприятии, при этом структура данных включает в себя узел, представляющий каждого из субъектов в подмножестве, и линии связи, соединяющие узлы;
определять рекомендацию по меньшей мере одного из транзакции и мероприятия на основе информации, соотносящейся к по меньшей мере одной из обновленной информации о местоположении, обновленной информации о транзакции и обновленной информации о мероприятии;
рассчитывать значение релевантности для каждой из линий связи, соединяющих первый субъект с другими субъектами, имеющими информацию, связанную с рекомендацией; и
передавать рекомендацию по меньшей мере одному из первого субъекта и второго субъекта в подмножестве, когда по меньшей мере одно значение релевантности превышает пороговое значение,
тем самым предоставляя рекомендацию субъекту на основе информации, которая является общей для субъекта и других субъектов в сети и получена на основе отслеживания и анализа информации о субъектах в разное время и в разных местоположениях.
8. Долговременный машиночитаемый носитель по п.7, при этом устройству дополнительно предписывается:
принимать указание релевантности от по меньшей мере одного из первого субъекта и второго субъекта, имеющее отношение к рекомендации; и
обновлять по меньшей мере одно из значения релевантности и порогового значения на основе указания релевантности.
9. Долговременный машиночитаемый носитель по п.7, при этом для расчета контрольного значения устройству дополнительно предписывается:
рассчитывать показатель взаимосвязи между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети, при этом показатель взаимосвязи основан на сочетании метрики длительности, метрики давности, метрики взаимодействия, метрики доверия и многообразия, метрики управления и метрики согласованности.
рассчитывать показатель центральности для каждого субъекта в подмножестве, при этом показатель центральности основан на сочетании метрики ранга, метрики близости и метрики промежуточности; и
сочетать показатель взаимосвязи и показатель центральности для формирования контрольного значения.
10. Долговременный машиночитаемый носитель по п.9, в котором:
метрика длительности связана с длительностью взаимосвязи между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика давности связана со временем предыдущего взаимодействия между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика взаимодействия связана с количеством раз, которое за промежуток времени устанавливалось соединение между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и вторым субъектом и другими субъектами в сети;
метрика доверия и многообразия связана с количеством разных типов коммуникаций, используемых по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика управления связана с иерархией между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика согласованности связана с синхронностью взаимодействия между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика ранга связана с количеством линий связи, связанных с каждым узлов, соответственно между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика близости связана с длиной пути между узлом, соответствующим по меньшей мере одному из первого субъекта и второго субъекта, и узлами, соответствующими другим субъектам в сети; и
метрика промежуточности связана с длиной пути между каждой парой узлов.
11. Долговременный машиночитаемый носитель по п.7, при этом обновленная информация о местоположении содержит то, что первый субъект находится в общем местоположении с другим субъектом из множества субъектов.
12. Долговременный машиночитаемый носитель по п.7, при этом обновленная информация о местоположении содержит то, что местоположение посещается первым субъектом первый раз.
13. Вычислительное устройство для предоставления основанной на местоположении рекомендации пользователю, которая применяет общие характеристики между пользователем и другими пользователями в сети, так что общие характеристики получаются на основе отслеживания и анализа пользовательской информации в разное время и в разных местоположениях, при этом вычислительное устройство содержит:
хранилище данных; и
процессор, взаимодействующий с хранилищем данных и выполненный с возможностью исполнять модуль, хранящийся в памяти, который выполнен с возможностью предписания процессору:
принимать информацию, связанную с каждым из множества субъектов в сети, каковая информация включает в себя по меньшей мере одно из транзакции и мероприятия, причем каждое из транзакции и мероприятия связано с местоположением и временем;
принимать по меньшей мере одно из:
обновленной информации о местоположении, относящейся к первому субъекту из множества субъектов,
обновленной информации о транзакции, относящейся к первому субъекту из множества субъектов, и
обновленной информации о мероприятии, относящейся к первому субъекту из множества субъектов;
создавать структуру данных, соотносящую первый субъект и подмножество из множества субъектов, каковое подмножество выбирается на основе того, что каждый из субъектов в подмножестве имеет информацию, относящуюся к по меньшей мере одной из обновленной информации о местоположении, обновленной информации о транзакции и обновленной информации о мероприятии, при этом структура данных включает в себя узел, представляющий каждого из субъектов в подмножестве, и линии связи, соединяющие узлы;
определять рекомендацию по меньшей мере одного из транзакции и мероприятия на основе информации, относящейся к по меньшей мере одной из обновленной информации о местоположении, обновленной информации о транзакции и обновленной информации о мероприятии;
рассчитывать значение релевантности для каждой из линий связи, соединяющих первый субъект с другими субъектами, имеющими информацию, связанную с рекомендацией; и
передавать рекомендацию по меньшей мере одному из первого субъекта и второго субъекта в подмножестве, когда по меньшей мере одно значение релевантности превышает пороговое значение,
тем самым предоставляя рекомендацию субъекту на основе информации, которая является общей для субъекта и других субъектов в сети и получена на основе отслеживания и анализа информации о субъектах в разное время и в разных местоположениях.
14. Вычислительное устройство по п.13, в котором процессору дополнительно предписывается:
принимать указание релевантности от по меньшей мере одного из первого субъекта и второго субъекта, имеющее отношение к рекомендации; и
обновлять по меньшей мере одно из значения релевантности и порогового значения на основе указания релевантности.
15. Вычислительное устройство по п.13, в котором для расчета контрольного значения процессору дополнительно предписывается:
рассчитывать показатель взаимосвязи между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети, причем показатель взаимосвязи основан на сочетании метрики длительности, метрики давности, метрики взаимодействия, метрики доверия и многообразия, метрики управления и метрики согласованности.
рассчитывать показатель центральности для каждого субъекта в подмножестве, причем показатель центральности основан на сочетании метрики ранга, метрики близости и метрики промежуточности; и
сочетать показатель взаимосвязи и показатель центральности для формирования контрольного значения.
16. Вычислительное устройство по п.15, при этом:
метрика длительности связана с длительностью взаимосвязи между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика давности связана со временем предыдущего взаимодействия между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика взаимодействия связана с количеством раз, которое за промежуток времени устанавливалось соединение между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика доверия и многообразия связана с количеством разных типов коммуникаций, используемых по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика управления связана с иерархией между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика согласованности связана с синхронностью взаимодействия между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика ранга связана с количеством линий связи, связанных с каждым узлов, соответственно между по меньшей мере одним из первого субъекта и второго субъекта и другими субъектами в сети;
метрика близости связана с длиной пути между узлом, соответствующим по меньшей мере одному из первого субъекта и второго субъекта, и узлами, соответствующими другим субъектам в сети; и
метрика промежуточности связана с длиной пути между каждой парой узлов.
17. Вычислительное устройство по п.13, при этом обновленная информация о местоположении содержит то, что первый субъект находится в общем местоположении с другим субъектом из множества субъектов.
18. Вычислительное устройство по п.13, при этом обновленная информация о местоположении содержит то, что местоположение посещается первым субъектом первый раз.
RU2018118170A 2015-10-20 2016-10-20 Система и способ выявления взаимодействия и влияния в сетях RU2742457C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201562243955P 2015-10-20 2015-10-20
US62/243,955 2015-10-20
PCT/US2016/057846 WO2017070305A1 (en) 2015-10-20 2016-10-20 System and method for detecting interaction and influence in networks

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2018118170A true RU2018118170A (ru) 2019-11-25
RU2018118170A3 RU2018118170A3 (ru) 2020-05-15
RU2742457C2 RU2742457C2 (ru) 2021-02-05

Family

ID=58524502

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018118170A RU2742457C2 (ru) 2015-10-20 2016-10-20 Система и способ выявления взаимодействия и влияния в сетях

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10735532B2 (ru)
EP (1) EP3371716B8 (ru)
CN (1) CN108369586A (ru)
HK (1) HK1258802A1 (ru)
RU (1) RU2742457C2 (ru)
WO (1) WO2017070305A1 (ru)

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017152096A1 (en) 2016-03-04 2017-09-08 Axon Vibe AG Systems and methods for predicting user behavior based on location data
US10264080B2 (en) 2016-08-11 2019-04-16 Axon Vibe AG Geo-locating individuals based on a derived social network
CN108038692B (zh) * 2017-11-06 2021-06-01 创新先进技术有限公司 角色识别方法、装置及服务器
US11924297B2 (en) 2018-05-24 2024-03-05 People.ai, Inc. Systems and methods for generating a filtered data set
US10565229B2 (en) 2018-05-24 2020-02-18 People.ai, Inc. Systems and methods for matching electronic activities directly to record objects of systems of record
US11463441B2 (en) 2018-05-24 2022-10-04 People.ai, Inc. Systems and methods for managing the generation or deletion of record objects based on electronic activities and communication policies
US11163807B2 (en) * 2019-06-05 2021-11-02 Premier Healthcare Solutions, Inc. System for data structure clustering based on variation in data attribute performance
CN110674359B (zh) * 2019-09-03 2022-07-05 中国建设银行股份有限公司 多场景展示关系图谱的方法及系统
CN111274495B (zh) * 2020-01-20 2023-08-25 平安科技（深圳）有限公司 用户关系强度的数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111709787B (zh) * 2020-06-18 2023-08-22 抖音视界有限公司 用于生成用户留存时间的方法、装置、电子设备和介质
CN111737592B (zh) * 2020-06-18 2022-07-12 北京航空航天大学 一种基于异构传播协同知识感知网络的推荐方法
CN112966122B (zh) * 2021-03-03 2024-05-10 平安科技（深圳）有限公司 语料意图识别方法、装置、存储介质及计算机设备
CN113626462B (zh) * 2021-07-15 2022-11-15 北京百度网讯科技有限公司 即时通讯对象的搜索方法、装置、电子设备和存储介质
US20230297901A1 (en) * 2022-03-21 2023-09-21 C3.Ai, Inc. Entity relation strength identification using spatiotemporal data

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2003278466A1 (en) 2002-12-05 2004-06-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. Transportation payment
US20090018918A1 (en) * 2004-11-04 2009-01-15 Manyworlds Inc. Influence-based Social Network Advertising
US20080059207A1 (en) * 2006-09-01 2008-03-06 Nokia Corporation System and method for content functionality
US20100169134A1 (en) * 2008-12-31 2010-07-01 Microsoft Corporation Fostering enterprise relationships
US8140403B2 (en) 2010-03-23 2012-03-20 Amazon Technologies, Inc. User profile and geolocation for efficient transactions
US20120095862A1 (en) * 2010-10-15 2012-04-19 Ness Computing, Inc. (a Delaware Corportaion) Computer system and method for analyzing data sets and generating personalized recommendations
US20130060635A1 (en) 2011-03-04 2013-03-07 Tristan Walker System and method for managing and redeeming offers with a location-based service
CN109597945B (zh) * 2011-07-20 2023-05-02 电子湾有限公司 用于产生位置感知推荐的方法
US8909771B2 (en) 2011-09-15 2014-12-09 Stephan HEATH System and method for using global location information, 2D and 3D mapping, social media, and user behavior and information for a consumer feedback social media analytics platform for providing analytic measurements data of online consumer feedback for global brand products or services of past, present or future customers, users, and/or target markets
US8650252B2 (en) 2011-09-28 2014-02-11 Facebook, Inc. Instantaneous recommendation of social interactions in a social networking system
US8463295B1 (en) * 2011-12-07 2013-06-11 Ebay Inc. Systems and methods for generating location-based group recommendations
CN103116614B (zh) * 2013-01-25 2016-04-13 北京奇艺世纪科技有限公司 一种协同过滤推荐方法、装置及系统
CN103400291A (zh) * 2013-08-26 2013-11-20 百度在线网络技术（北京）有限公司 商品推荐方法、系统和服务器
US9558242B2 (en) 2013-10-15 2017-01-31 Google Inc. Social where next suggestion
US11010988B2 (en) 2013-10-20 2021-05-18 Anagog Ltd. Method, system and product for automatic parking payment and policy detection
CN104268171B (zh) * 2014-09-11 2017-09-19 东北大学 基于活动相似和社交信任的社交网好友推荐系统及方法
CN104750856B (zh) * 2015-04-16 2018-01-05 天天艾米（北京）网络科技有限公司 一种多维协同推荐的系统与方法
CN104834695B (zh) * 2015-04-24 2018-04-20 南京邮电大学 基于用户兴趣度和地理位置的活动推荐方法

Also Published As

Publication number Publication date
RU2018118170A3 (ru) 2020-05-15
CN108369586A (zh) 2018-08-03
WO2017070305A1 (en) 2017-04-27
HK1258802A1 (zh) 2019-11-22
US20170111462A1 (en) 2017-04-20
RU2742457C2 (ru) 2021-02-05
EP3371716B8 (en) 2023-08-02
WO2017070305A8 (en) 2023-07-13
US10735532B2 (en) 2020-08-04
EP3371716A1 (en) 2018-09-12
EP3371716A4 (en) 2019-08-21
EP3371716C0 (en) 2023-06-07
EP3371716B1 (en) 2023-06-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2018118170A (ru) Система и способ выявления взаимодействия и влияния в сетях
US10644962B2 (en) Continuous monitoring for performance evaluation of service interfaces
ES2811704T3 (es) Método y sistema para extraer funciones de comportamiento del usuario para personalizar recomendaciones
US10257678B2 (en) Scalable data discovery in an internet of things (IoT) system
US20200036611A1 (en) Method and apparatus for warning
US9544403B2 (en) Estimating latency of an application
US9774654B2 (en) Service call graphs for website performance
US8521724B2 (en) Processing search queries using a data structure
US20160225042A1 (en) Determining a cost of an application programming interface
JP2012190459A (ja) ソーシャルネットワーキングサービスのノードの検索と分析方法及び検索システム
US10291493B1 (en) System and method for determining relevant computer performance events
US9479414B1 (en) System and method for analyzing computing performance
US20160065689A1 (en) Cache control device and cache control method
US20160225043A1 (en) Determining a cost of an application
US20210021690A1 (en) Method and apparatus for generating information
CN105282025A (zh) 一种确定端到端路由的方法及装置
Tang et al. Distributed online tracking
Preuveneers et al. Architectural backpropagation support for managing ambiguous context in smart environments
WO2018225314A1 (ja) データベース管理システムおよびデータベース管理方法
Zhang et al. Lossy links diagnosis for wireless sensor networks by utilising the existing traffic information
CN102521362B (zh) Web服务推荐方法及装置
CN106611100B (zh) 一种用户行为分析方法和装置
Liao et al. A lightweight network proximity service based on neighborhood models
CN106533730B (zh) Hadoop集群组件指标的采集方法及装置
CN109412944B (zh) 基于微服务的请求转发方法、装置和服务器