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学习语境感知预测关键短语的系统和方法

摘要

描述了一种学习和预测关键短语的系统。该系统基于历史预测问题的数据集、所述历史预测问题针对关注量的相关联的时间序列数据以及相关联的关键字集合来学习。该系统学习在给定相关联的关键字集合和预测关注量的最优关键字集合的情况下要采取的最优动作策略。在给定新的预测问题的情况下,系统从新的预测问题中提取初始关键字集合,所述初始关键字集合被扰动以生成最优预测关键短语集合。提取最优预测关键短语集合的关键短语时间序列数据,以用于生成针对关注值的将来值的预测。预测可以用于诸如在线广告之类的各种目的。

著录项

  • 公开/公告号CN113302634A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 赫尔实验室有限公司;

    申请/专利号CN201980088654.5

  • 申请日2019-12-11

  • 分类号G06Q10/04(20060101);G06Q30/02(20060101);

  • 代理机构11127 北京三友知识产权代理有限公司;

  • 代理人张亚静;王小东

  • 地址 美国加利福尼亚州

  • 入库时间 2023-06-19 12:19:35

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