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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117094855B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311074098.0
申请日：2023-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q50/12 , G06Q10/0639 , G06F18/10 , G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F18/25
Abstract: 基于酒店服务语言的非本土语言顾客满意度的预测方法，本发明属于数据分析技术领域。方法是：获取目标酒店的基本数据、评论数据以及顾客数据，得到原始数据集；对原始数据集进行数据预处理；对研究模型所需的变量进行定义，并利用清洗后的数据集对所需的变量进行测算；分别设置被解释、解释、调节和控制变量，构建基于固定效应的计量模型，计算得到固定效应模型的系数和残差项；对非本土语言顾客满意度的预测模型进行稳健性检验；若预测模型通过了稳健性检验，则将固定效应模型的系数和残差项带入模型，即得到基于酒店服务语言的非本土语言顾客满意度的预测模型；若未通过，则需对预测模型进行再次构建与分析。本发明用于酒店顾客满意度预测。
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公开(公告)号：CN110390313A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910689413.8
申请日：2019-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种暴力动作检测方法及系统，属于模式识别领域。本发明是为了解决目前的暴力检测方法存在效果不理想的问题。本发明所述的方法，对感兴趣检测区域提取特征：目标外接矩形框最大宽、目标外接矩形框最大宽变化、目标外接矩形框最大高、目标外接矩形框最大高变化、目标外接矩形框最大面积、目标外接矩形框最大面积变化、目标外接矩形框最大宽高比、目标质心间距变化、视频运动区域整体面积、运动区域面积最大值、目标状态预判；然后根据提取的特征进行暴力动作检测。主要用于暴力检测。
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公开(公告)号：CN110390313B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201910689413.8
申请日：2019-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/764
Abstract: 一种暴力动作检测方法及系统，属于模式识别领域。本发明是为了解决目前的暴力检测方法存在效果不理想的问题。本发明所述的方法，对感兴趣检测区域提取特征：目标外接矩形框最大宽、目标外接矩形框最大宽变化、目标外接矩形框最大高、目标外接矩形框最大高变化、目标外接矩形框最大面积、目标外接矩形框最大面积变化、目标外接矩形框最大宽高比、目标质心间距变化、视频运动区域整体面积、运动区域面积最大值、目标状态预判；然后根据提取的特征进行暴力动作检测。主要用于暴力检测。
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公开(公告)号：CN108630230A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810456874.6
申请日：2018-05-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于动作语音数据联合识别的校园霸凌检测方法，涉及模式识别领域，是为了解决现有校园霸凌检测方法的算法复杂度较高，导致的检测速度慢的问题。本发明提出一种基于动作语音数据联合识别的校园霸凌检测方法，该方法同步提取动作和语音特征并进行融合降维，通过训练BPNN模型，可以检测校园霸凌事件。本发明同时提出一种动作变化检测方法，可以降低校园霸凌检测方法的算法复杂度。
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公开(公告)号：CN119006070A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411114230.0
申请日：2024-08-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q30/0282 , G06Q10/063 , G06F18/27
Abstract: 基于评论图片美学的评论有用性的预测方法，属于数据分析技术领域。所述方法是：步骤一：获取目标酒店的在线评论数据；步骤二：对数据筛选和清理，得到数据集；步骤三：确定评论图片美学的评论有用性影响的研究模型，并对模型所需变量进行定义与计算；步骤四：设定被解释变量、解释变量、调节变量和控制变量，构建非线性回归模型，计算得到非线性回归模型的系数和残差项；步骤五：通过将最小二乘回归方法替换为Tobit回归方法和选取子样本集进行稳健性检验，根据步骤四计算得到的非线性回归模型的系数和残差项，得到基于评论图片美学的评论有用性的预测模型。本发明的方法能够对用户评论和酒店信息进行全面高效的、准确率高且易于实现的挖掘和分析。
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