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公开(公告)号：CN113268633B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110710623.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/735 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种短视频推荐方法，包括：获取用户对短视频的历史行为数据；选取样本用户，构建每位样本用户的短视频点击序列，并选定目标短视频和历史点击序列，计算每位样本用户对目标短视频的观看深度，然后由样本用户的目标短视频、历史点击序列、用户属性特征、观看深度构成样本用户数据，并写入样本数据集中；构建短视频推荐模型，以样本数据集进行训练；获取待推荐用户的历史点击序列，并将待推荐短视频作为其目标短视频，然后将待推荐用户的目标短视频、历史点击序列、用户属性特征输入短视频推荐模型，并依据输出来确定是否向用户推荐短视频。本发明属于信息技术领域，能充分利用短视频图像、声音等知识特征，选取符合用户兴趣的短视频向用户推荐。
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公开(公告)号：CN106791221A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611109181.7
申请日：2016-12-06
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04M3/2218 , G06Q30/0201
Abstract: 一种基于通话的亲友圈关系识别方法，包括有：提取话单数据，计算每两个用户之间的通话指标，并据此判断每两个用户之间是否存在频繁通话关系；将相互之间存在频繁通话关系的k个用户构成一个k项用户集，然后基于多个k项用户集，并采用聚类算法生成若干个k+1项用户集：判断每两个k项用户集中是否存在k‑1个相同用户、且唯一不同的用户之间存在频繁通话关系，如果是，则将所述两个k项用户集中的所有不重复的用户构成一个k+1项用户集，所述k+1项用户集中的所有用户之间是亲友圈关系。本发明属于网络通信技术领域，能基于用户之间的通信指标，从海量用户之间挖掘出由相互之间频繁通信的用户所组成的亲友圈，从而实现个性化营销。
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公开(公告)号：CN112905648B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110157059.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多任务学习的多目标推荐系统，包括用户多种行为序列获取模块、权重生成模块、GRU网络共享模块、SNR子网络路由模块、特征提取模块和多目标预测模块；一种基于多任务学习的多目标推荐方法，包括如下操作步骤：(1)根据用户与交互对象的交互行为，构建构造用户行为序列样本集合；(2)使用用户行为序列样本集合对系统进行训练；(3)保存训练好的系统最优模型，并通过系统最优模型计算并保存相关数据的最优值；(4)模型预测；(5)将得分最高的待推荐对象推荐至用户。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112905648A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110157059.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多任务学习的多目标推荐系统，包括用户多种行为序列获取模块、权重生成模块、GRU网络共享模块、SNR子网络路由模块、特征提取模块和多目标预测模块；一种基于多任务学习的多目标推荐方法，包括如下操作步骤：(1)根据用户与交互对象的交互行为，构建构造用户行为序列样本集合；(2)使用用户行为序列样本集合对系统进行训练；(3)保存训练好的系统最优模型，并通过系统最优模型计算并保存相关数据的最优值；(4)模型预测；(5)将得分最高的待推荐对象推荐至用户。
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公开(公告)号：CN119402877A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411522919.7
申请日：2024-10-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W16/22 , H04L41/16 , H04L41/142
Abstract: 基于STL分解的多尺度混合基站流量预测系统，包括如下模块：多尺度时间分解模块：该模块的功能是将基站流量数据进行多尺度分解；基于STL的时间混合模块：该模块的功能是将多尺度时间分解模块所得到高维空间的多尺度子序列进行STL分解，分解为季节项、趋势项、残差项三个部分，并通过不同的采样方法对时间序列进行建模；未来多预测混合模块：该模块的功能是整合不同时间尺度的预测结果，通过动态权重调整，计算最终预测结果；本发明系统通过多尺度时间分解技术，能够在大规模通信网络环境下，有效提升预测精度、实时性和计算效率。
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公开(公告)号：CN113283236A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110603755.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种复杂中文文本中的实体消歧方法，包括：从待消歧中文文本中提取所有待消歧实体指称；采用实体检索技术，从实体知识库中为每个待消歧实体指称选取若干个实体作为预候选实体，然后计算每个待消歧实体指称和每个预候选实体的第一相似度，并根据第一相似度挑选若干个实体作为候选实体；计算每个待消歧实体指称和每个候选实体的消歧相似度，并判断每个待消歧实体指称和所有候选实体的消歧相似度的最大值是否大于消歧相似度阈值，如果是，则待消歧实体指称是可链接实体，将待消歧实体指称链接至实体知识库中消歧相似度最大值对应的候选实体。本发明属于信息技术领域，能有效解决复杂中文文本领域的实体歧义问题，并提高实体召回率和实体链接准确率。
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公开(公告)号：CN113268633A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110710623.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/735 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种短视频推荐方法，包括：获取用户对短视频的历史行为数据；选取样本用户，构建每位样本用户的短视频点击序列，并选定目标短视频和历史点击序列，计算每位样本用户对目标短视频的观看深度，然后由样本用户的目标短视频、历史点击序列、用户属性特征、观看深度构成样本用户数据，并写入样本数据集中；构建短视频推荐模型，以样本数据集进行训练；获取待推荐用户的历史点击序列，并将待推荐短视频作为其目标短视频，然后将待推荐用户的目标短视频、历史点击序列、用户属性特征输入短视频推荐模型，并依据输出来确定是否向用户推荐短视频。本发明属于信息技术领域，能充分利用短视频图像、声音等知识特征，选取符合用户兴趣的短视频向用户推荐。
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公开(公告)号：CN109711309A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811561523.8
申请日：2018-12-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种自动识别人像图片是否闭眼的方法，包括：采集人像图片；检测获取人像图片中左、右眼周围特征点的坐标；从人像图片中截取左、右眼图片；训练左、右眼-卷积神经网络，左或右眼-卷积神经网络的输入是左或右眼图片，输出是左或右眼是否闭眼的概率；将从待识别人像图片中截取出的左、右眼图片分别输入训练后的左、右眼-卷积神经网络，然后从左、右眼-卷积神经网络中分别提取中间层的输出作为左、右眼特征向量，并构成眼部整体特征向量；对眼部整体特征向量进行线性变换，并采用归一化指数函数计算左闭眼、右闭眼、双眼闭眼和睁眼的概率，以据此判断左、右眼是否闭眼。本发明属于信息技术领域，能精确识别人像图片中的左、右眼是否闭眼。
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