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公开(公告)号：CN103955549A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410224416.1
申请日：2014-05-26
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G06F17/30241
Abstract: 本发明提供了一种基于SVG的WebGIS系统及其数据录入和查询方法，该系统及其数据录入和查询方法改变了工作模式，将SVG图形技术应用于WebGIS系统中，利用关系数据库存储技术，由Web服务器动态地执行SVG地图数据的录入存储和查询输出操作，并借助Web浏览器的SVG插件在客户端的Web浏览器中实现SVG格式的电子地图显示；其地理信息数据录入和存储处理使得数据管理方便，而其在地理信息数据查询输出处理过程有效地消除了现有技术中基于栅格图形技术的地图显示过程中因缩放操作造成呈现处理效率较低的问题，加快了地理信息显示的响应速度，为基于SVG的WebGIS系统的实现提供了很好的解决方案。
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公开(公告)号：CN114944985B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210514959.1
申请日：2022-05-11
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L41/0803 , H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开一种资源异构环境下面向可靠性的服务功能链备份方法，包括以下步骤：1)读取当前物理网络信息和服务功能链请求；2)计算服务功能链请求的可靠性Rel(k)，判断可靠性Rel(k)小于可靠性阈值Rk是否成立，若是，则进入步骤3)，否则进入步骤4)；3)对服务功能链请求中虚拟网络功能节点进行备份，直到虚拟网络功能节点可靠性均大于等于可靠性阈值Rk或者待部署服务功能链请求排序集合为空；4)完成服务功能链的链路备份。本发明保证了服务功能链在实践中的可用性，避免了来自不同维度的多个因素可能导致服务功能链的失败，如硬件故障、软件故障等。(56)对比文件孙士清;彭建华;游伟.一种时延约束下可靠性保证的服务功能链部署方法.计算机应用研究.2020,(第08期),全文.
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公开(公告)号：CN114944985A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210514959.1
申请日：2022-05-11
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L41/0803 , H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开一种资源异构环境下面向可靠性的服务功能链备份方法，包括以下步骤：1)读取当前物理网络信息和服务功能链请求；2)计算服务功能链请求的可靠性Rel(k)，判断可靠性Rel(k)小于可靠性阈值Rk是否成立，若是，则进入步骤3)，否则进入步骤4)；3)对服务功能链请求中虚拟网络功能节点进行备份，直到虚拟网络功能节点可靠性均大于等于可靠性阈值Rk或者待部署服务功能链请求排序集合为空；4)完成服务功能链的链路备份。本发明保证了服务功能链在实践中的可用性，避免了来自不同维度的多个因素可能导致服务功能链的失败，如硬件故障、软件故障等。
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公开(公告)号：CN112967101A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110371628.2
申请日：2021-04-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q30/02 , G06F16/9536 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于社交用户多交互信息的协同过滤物品推荐方法。包括如下步骤：选用相关社交关系数据建立用户‑物品交互矩阵得到交互向量xia；利用xia计算相关动态权重aia；通过好友信息建立好友交互矩阵利用计算相关动态权重βiu；根据同一物品的各种评价和交互向量vji，计算相关动态权重μji；根据xia和aia计算潜因子向量利用和潜因子向量计算得到用户潜因子向量Uij；根据vji和μji计算潜因子向量zj；利用和zj计算得到物品潜因子向量Iij；将Uij和Iij进行整合，得到预测向量G1并计算物品预测评分，进而得到给用户的最佳推荐方案。本发明使用一种模型融合算法整合上述两种潜因子向量，增强了推荐预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118585701A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410636766.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种解耦长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，包括长短期偏好提取模块、用户活动模式提取模块、偏好增强模块、偏好自监督解耦模块、推荐预测模块；在本发明中，通过对长期序列进行掩码操作，减少了噪声数据的干扰，提高了模型的鲁棒性；利用用户活动模式增强了对长短期偏好的表征学习，缓解了签到数据稀疏的问题；设计对比学习范式，实现了长短期偏好的自监督解耦，从而捕获到更加准确的长短期偏好表征，最终提高推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN113961819A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111060059.6
申请日：2021-09-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开具有共注意记忆机制的多偏好协同过滤推荐系统，包括交互信息获取模块、用户特征提取模块、用户潜在偏好提取模块、用户偏好过滤模块、推荐模块；本发明通过记忆模块捕获用户交互的高级信息。通过分解和重新组织多个图中的边来提取用户的潜在交互偏好。
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公开(公告)号：CN112967101B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110371628.2
申请日：2021-04-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9536 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/047
Abstract: 本发明涉及一种基于社交用户多交互信息的协同过滤物品推荐方法。包括如下步骤：选用相关社交关系数据建立用户‑物品交互矩阵得到交互向量xia；利用xia计算相关动态权重aia；通过好友信息建立好友交互矩阵利用计算相关动态权重βiu；根据同一物品的各种评价和交互向量vji，计算相关动态权重μji；根据xia和aia计算潜因子向量利用和潜因子向量计算得到用户潜因子向量Uij；根据vji和μji计算潜因子向量zj；利用和zj计算得到物品潜因子向量Iij；将Uij和Iij进行整合，得到预测向量G1并计算物品预测评分，进而得到给用户的最佳推荐方案。本发明使用一种模型融合算法整合上述两种潜因子向量，增强了推荐预测的准确性。
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公开(公告)号：CN114139066A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111060062.8
申请日：2021-09-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络的协同过滤推荐系统，包括用户‑项目二部图生成模块、嵌入信息生成模块、隐式关系构建模块、数据融合模块和推荐模块；本发明使用基于注意力的记忆网络学习分别构建的用户‑用户和项目‑项目图，以获取相邻对之间的关系信息。该模型同时学习所有三种图形，通过信息融合层统一多属性和隐式关系信息，实现端到端推荐。
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公开(公告)号：CN113961820A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111060105.2
申请日：2021-09-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开一种基于轻量图卷积网络的社交推荐系统，包括信息获取模块、信息传播模块和信息推荐模块；在本发明中，用户的表示在两个图上分别传播，物品的表示在用户‑物品交互图上传播，利用了用户社交数据以增强用户和物品的表示，融合模型保证了可以充分利用用户的两种表示，确保用户在两个图中学习到的信息不会因为互相冲突而导致对用户和物品的表示效果下降，从而确保提升了推荐效果。
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