公开(公告)号：CN115510320A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211170908.8

申请日：2022-09-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王孝诚 ,  吴斌 ,  王柏

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请提出了一种基于集合的自顶向下的自适应阶数特征交叉的方法，涉及数据处理技术领域，其中，该方法包括：获取特征全集，其中，特征全集包括数值特征、类目特征、序列特征、图特征；将特征全集输入神经网络，输出每个特征属于每个集合的概率，之后采用基于软阈值的剪枝方案，根据每个特征属于每个集合的概率进行剪枝，生成第一特征子集；根据第一特征子集采用软阈值的方式再次进行剪枝，生成第二特征子集；对第二特征子集进行特征交叉，得到点击率预测结果，其中，点击率预测结果为用户点击项目的概率。采用上述方案的本申请解决了如何进行特征交叉以提高推荐的准确度和速度的技术问题。

公开(公告)号：CN114972841A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210426677.6

申请日：2022-04-21

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 曹晨雨 ,  吴斌 ,  王柏

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V20/40

Abstract: 本发明提出一种基于知识蒸馏的视频多线索社交关系抽取方法及装置，其中方法包括，获取待训练无约束场景视频的视频帧序列；将视频帧序列通过预先训练好的教师模型进行预处理，提取软目标；将视频帧序列输入到学生模型中，获取场景特征和语义特征，同时通过余弦损失函数进行同步训练以拉近场景特征和语义特征与软目标的距离；其中，所述学生模型包括场景识别模型和语义分析模型；将场景特征和语义特征通过多层注意力网络以及卷积层和池化层进行特征提取并进行融合，将融合后的特征、场景特征、语义特征进行分段并作为三类节点进行构图；将构图后的节点特征通过图卷积网络作聚合，并经过分类器作分类，生成视频多线索社交关系提取框架。

公开(公告)号：CN101872359B

公开(公告)日：2013-08-14

申请号：CN201010198329.5

申请日：2010-06-11

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 吴斌 ,  杨娟 ,  王柏 ,  杨胜琦 ,  柯庆 ,  张雷

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供实现演变点发现的社会网络演化分析方法及系统，其中，该方法包括：按照时间顺序计算相邻两个社会网络之间的相似度；根据计算结果求出相似度的突变点，即演变点；将相邻突变点之间的社会网络快照选择叠加，形成相应时间段的社会网络拓扑图，其中，所述相应时间段的社会网络拓扑图与相邻突变点的平均距离最小，社会网络快照为根据最小粒度划分的一系列社会网络；根据所述社会网络拓扑图进行聚类和关联分析。本发明通过求出社会网络相似度的突变点，捕捉在社会网络演化过程中对事物发展产生重大变化的演变点，并对演变点前后时间段的社会网络进行拓扑分析，从而精确快速地发现网络演化过程中事件的发生，以及揭示事件对网络演化所产生的影响，进而提高准确的分析结果。

公开(公告)号：CN114491243A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210028963.7

申请日：2022-01-11

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 黄彦龙 ,  白婷 ,  吴斌 ,  王柏

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种基于社交网络结构信息的推荐方法和装置，其中，该方法包括：根据解耦关系，构建用户项目视图、共同购买视图和社交好友视图；计算共同购买视图和社交朋友视图中社交群体的结构相似度；分别预设共同购买视图和社交好友视图中的语义向量，计算用户在共同购买视图和社交好友视图中的语义相似度；根据结构相似性生成真实数据，根据语义相似度生成拟态数据，区分真实数据和拟态数据，使得语义相似度逼近结构相似度；以及，结合社交好友视图和共同购买视图的语义信息更新用户项目视图中用户的表示，以预测用户兴趣。本发明在社会推荐任务中具有更好的表现，提高了推荐的准确性。

公开(公告)号：CN103559320A

公开(公告)日：2014-02-05

申请号：CN201310596279.X

申请日：2013-11-21

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 石川 ,  李依桐 ,  吴斌 ,  王柏

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30864

Abstract: 本发明实施例公开了一种对异质网络中对象进行排序的方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一目标类型与第二目标类型；将异质网络转化为由所述第一目标类型、所述第二目标类型及所述第一目标类型与所述第二目标类型之间的路径构成的二分网络；将所述二分网络转化为对应的张量X；获取在所述张量X中进行随机游走时的可达概率平稳分布；根据所述可达概率平稳分布对所述第一目标类型中的对象、所述第二目标类型中的对象及所述第一目标类型与所述第二目标类型之间的路径进行排序。与现有技术相比，本实施例对异质网络中的对象进行排序时，不但可以使用路径捕捉语义信息，而且可以充分利用语义信息，排序结果相对准确。

公开(公告)号：CN101887573A

公开(公告)日：2010-11-17

申请号：CN201010198330.8

申请日：2010-06-11

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 吴斌 ,  肖丁 ,  王柏 ,  杨胜琦 ,  柯庆 ,  徐六通

IPC: G06Q90/00

Abstract: 本发明提供基于核心点的社会网络聚类关联分析方法及系统，其中，该方法包括：得到社会网络的平稳时间段；对平稳时间段的社会网络进行近似，得到社会网络近似图；求出所述社会网络近似图中的极大团；根据极大团之间共有点所占相应极大团的比重，将所述极大团进行归并，得到社团；根据相似度，关联不同时刻的社团。本发明对得到的平稳时间段的社会网络进行近似，这种近似的方法可以有效的减少噪声在后续分析中的影响，同时也保留了社会网络的基本特征，使得分析结果更为准确。在发现社团的过程中，直接对极大团进行归并，可以快速地发现社团，进而快速地得到分析结果。

公开(公告)号：CN101872359A

公开(公告)日：2010-10-27

申请号：CN201010198329.5

申请日：2010-06-11

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杨娟 ,  吴斌 ,  王柏 ,  杨胜琦 ,  柯庆 ,  张雷

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供实现演变点发现的社会网络演化分析方法及系统，其中，该方法包括：按照时间顺序计算相邻两个社会网络之间的相似度；根据计算结果求出相似度的突变点，即演变点；将相邻突变点之间的社会网络快照选择叠加，形成相应时间段的社会网络拓扑图，其中，所述相应时间段的社会网络拓扑图与相邻突变点的平均距离最小，社会网络快照为根据最小粒度划分的一系列社会网络；根据所述社会网络拓扑图进行聚类和关联分析。本发明通过求出社会网络相似度的突变点，捕捉在社会网络演化过程中对事物发展产生重大变化的演变点，并对演变点前后时间段的社会网络进行拓扑分析，从而精确快速地发现网络演化过程中事件的发生，以及揭示事件对网络演化所产生的影响，进而提高准确的分析结果。

公开(公告)号：CN101867489A

公开(公告)日：2010-10-20

申请号：CN201010198327.6

申请日：2010-06-11

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 肖丁 ,  吴斌 ,  王柏 ,  韩超 ,  宋幸 ,  袁燕妮

IPC: H04L12/24

Abstract: 本发明提供实现实时显示的社会网络可视化方法及系统，该方法包括：根据动态需求，获取时间信息；根据所述时间信息确定社会网络的数据；根据所述社会网络的数据生成可视化图形。本发明根据动态的显示、分析需求，获取时间信息，实时调整时间窗口，根据动态的时间窗口，实时显示社会网络的可视化图形，提供灵活多变的实时显示，提高社会网络显示的适应性，进而提高社会网络分析的效率。