会员体验
专利管家(专利管理)
工作空间(专利管理)
风险监控(情报监控)
数据分析(专利分析)
侵权分析(诉讼无效)
联系我们
交流群
官方交流:
QQ群: 891211   
微信请扫码    >>>
现在联系顾问~
热词
    • 1. 发明专利
    • СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДОКУМЕНТОВ
    • RU2757592C1
    • 2021-10-19
    • RU2019103571
    • 2019-02-08
    • OBSHCHESTVO S OGRANICHENNOJ OTVETSTVENNOSTYU YANDEKS
    • SHAGRAEV ALEKSEY GALIMOVICH
    • G06F16/35
    • Изобретениеотноситсяк вычислительнойтехнике. Техническийрезультатзаключаетсяв повышенииэффективностикластеризациидокументови сокращениипотерипропускнойспособностиканаловсвязи. Реализованыспособи системадляформированиякластеровдокументовс использованиемобобщенногопараметраметрики. Принимаютсяпервыйдокументи второйдокументи дляпотенциальногокластера, содержащегопервыйдокументи второйдокумент, иопределяютсяпервыйпараметрметрики, указывающийнастепеньвзаимногодополненияконтентадокументовв потенциальномкластере, ивторойпараметрметрики, указывающийнастепеньразбавленияконтентадокументовв этомпотенциальномкластере. Обобщенныйпараметрметрикиопределяетсянаосновепервогопараметраметрикии второгопараметраметрики. Наосновеобобщенногопараметраметрикиформируетсякластер, содержащийпервыйи второйдокумент. Другойдокумент (илидокументы) иликластерымогутбытьдобавленыв кластерпутемопределенияобновленногообобщенногопараметраметрикидляпотенциальногокластераи сравненияобновленногообобщенногопараметраметрикис обобщеннымпараметромметрики. 2 н. и 30 з.п. ф-лы, 6 ил.
    • 2. 发明专利
    • СПОСОБ И СЕРВЕР ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРЕДЛАГАЕМОГО ВАРИАНТА РАСШИРЕНИЯ ЧАСТИЧНО ВВЕДЕННОГО ПОЛЬЗОВАТЕЛЕМ ЗАПРОСА
    • RU2711103C2
    • 2020-01-15
    • RU2017146276
    • 2017-12-27
    • OBSHCHESTVO S OGRANICHENNOJ OTVETSTVENNOSTYU YANDEKS
    • SHAGRAEV ALEKSEY GALIMOVICH
    • G06F16/245
    • Изобретениеотноситсяк способуи серверудляобученияалгоритмамашинногообучения (MLA) дляопределениявариантоврасширениячастичновведенногопользователемзапроса. Техническимрезультатомявляетсяповышениеточностиопределениявариантарасширениячастичновведенногопользователемзапроса. Способвключаетв себяприеми разделениепрошлыхзапросовна n-граммы. Каждая n-граммасвязанас соответствующимипризнаками n-граммы, указывающиминапопарноесовместноепоявление n-граммв прошлыхзапросах. Способдляданной n-граммыизданногопрошлогозапросавключаетв себя: выборпоменьшеймереоднойвозможной n-граммыизмножества n-граммв зависимостиотпопарногосовместногопоявления; формированиесоответствующихвекторовпризнаковдляданной n-граммыи поменьшеймереоднойвозможной n-граммы; формированиедляданной n-граммыобучающегонабора, которыйсодержитвходнойсегменти сегментметки; обучениеалгоритма MLA наосновеобучающегонаборадляопределенияпредсказанногогрупповогосовместногопоявленияпоменьшеймереоднойиспользуемойвозможной n-граммыи поменьшеймереоднойиспользуемой n-граммы. 2 н. и 18 з.п. ф-лы, 10 ил.