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Method to efficiently apply personalized machine learning models by selecting models using active instance attributes

机译:通过使用活动实例属性选择模型来有效地应用个性化机器学习模型的方法

摘要

A method for applying personalized machine learning models is provided. The method includes producing one or more feature vectors that represents features of one of a plurality of files of a file system and selecting, from a plurality of personalized machine learning models that model user accesses to the files of the file system a subset of the personalized machine learning models each of which has a plurality of non-zero weights corresponding to non-zero features of the one or more feature vectors. The method includes determining from the subset of personalized machine learning models which users of a plurality of users of the file system are likely to access the one of the plurality of files.
机译:提供了一种用于应用个性化机器学习模型的方法。该方法包括产生表示文件系统的多个文件之一的特征的一个或多个特征向量,并从多个个性化的机器学习模型中选择模型,该模型对用户访问文件系统的文件进行建模,该个性化的子集机器学习模型,每个模型具有对应于一个或多个特征向量的非零特征的多个非零权重。该方法包括从个性化机器学习模型的子集中确定文件系统的多个用户中的哪个用户可能访问多个文件之一。

著录项

  • 公开/公告号US10452993B1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-10-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SYMANTEC CORPORATION;

    申请/专利号US201514694967

  • 发明设计人 MICHAEL HART;CHETAN VERMA;

    申请日2015-04-23

  • 分类号G06N20/20;G06N20;G06N7;G06F16/13;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:15:58

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