[发明专利]使用机器学习模型来生成电子通信的请求不可知的交互分值以及利用请求不可知的交互分值在审
| 申请号： | 201880069515.3 | 申请日： | 2018-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN111279332A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 阿尔吉特·古普塔;哈里哈兰·钱德拉塞克兰;哈里什·钱德兰 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/783;G06F16/583;G06F16/9536 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 周亚荣;邓聪惠 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 训练和/或利用机器学习模型来生成用于电子通信的请求不可知的预测交互分值，并利用请求不可知的预测交互分值来确定是否和/或如何响应于请求向客户端设备提供对应的电子通信。用于电子通信的请求不可知的预测交互分值提供了通信质量的指示，并且独立于其被利用的对应请求而生成。在许多实现方式中，用于电子通信的请求不可知的预测交互分值是相对于其被利用的对应请求“离线”生成的，并且利用电子通信预索引(或否则分配给电子通信)。当电子通信响应请求时，这使得能够通过计算设备快速有效地检索和利用请求不可知的交互分值。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 机器 学习 模型 生成 电子 通信 请求 不可知 交互 分值 以及 利用 | ||
【主权项】：
暂无信息
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