-
公开(公告)号：CN108876069B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811084437.2
申请日：2018-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种养老服务推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)服务平台通过互联网网页或预设的养老数据库获得养老服务的评分信息S，计算出待推荐用户u与互联网网页或预设的养老数据库中用户v的相似度sim'(u,v)；(2)建立评价时间模型，服务平台计算待推荐用户u与互联网网页或预设的养老数据库中用户v对养老服务服务的偏好值Pu，i；(3)预测待推荐用户需要的养老服务评分值S(u，i)，服务平台按照由高到低的顺序推荐给待推荐的用户u。本发明的有益效果是推荐的养老服务充分考虑用户的社交圈、社交特点和社交信任度，并考虑用户的兴趣变化，推荐的养老服务机构或养老服务更个性化、合理化。
-
公开(公告)号：CN110619392A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910889065.9
申请日：2019-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了一种面向嵌入式移动设备的深度神经网络压缩方法，包括以下步骤：权值截断；通过整流器构建一个神经网络，在神经网络中先随机生成模型的参数值；权值舍入；将实值权重w四舍五入；保留存储指数权重的指数部分；压缩模型的前向传播和后向传播；缩放输入信号；缩放每个批量标准化层的输出；哈夫曼编码压缩；使用哈夫曼编码来进行一步压缩，即完成了对深度神经网络的压缩。本发明以指数去逼近深度神经网络中的权值，并使用短整数将指数的幂使用短整型存储起来，可以减少3倍的参数存储空间；使用哈夫曼编码来进一步压缩模型参数，最终可以达到10-13倍的模型压缩率；使用位运算中的右移操作消除了大部分的乘法，提升模型运行效率。
-
公开(公告)号：CN108876069A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201811084437.2
申请日：2018-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种养老服务推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)服务平台通过互联网网页或预设的养老数据库获得养老服务的评分信息S，计算出待推荐用户u与互联网网页或预设的养老数据库中用户v的相似度sim'(u,v)；(2)建立评价时间模型，服务平台计算待推荐用户u与互联网网页或预设的养老数据库中用户v对养老服务服务的偏好值Pu，i；(3)预测待推荐用户需要的养老服务评分值S(u，i)，服务平台按照由高到低的顺序推荐给待推荐的用户u。本发明的有益效果是推荐的养老服务充分考虑用户的社交圈、社交特点和社交信任度，并考虑用户的兴趣变化，推荐的养老服务机构或养老服务更个性化、合理化。
-
公开(公告)号：CN118965139A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411464881.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 烟台大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80
Abstract: 本申请涉及多模态数据处理技术领域，具体为以音频模态为目标模态的多模态情感分析方法和系统；为解决现有技术中多模态情感分析准确度较低的问题，本申请制定当存在音频模态时，将图像模态和文本模态翻译为音频模态，经融合后进行神经网络处理，得到多模态情感预测结果；当不存在音频模态时，用互信息分数来判断哪个模态中所含的情感信息更多，以此来让其他模态向其翻译，得到缺失联合特征，并将标准完整联合特征作为目标，缺失联合特征向完整联合特征逼近进行神经网络处理，得到多模态情感预测结果；该方法应用到多模态情感分析领域中，处理过程更灵活、分析过程更全面、更合理，得到情感预测结果准确度更高。
-
公开(公告)号：CN118134606B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410544307.1
申请日：2024-05-06
Applicant: 烟台大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0251 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q30/0202
Abstract: 本申请涉及商业领域数据预测推荐技术领域，具体为基于用户偏好的服务推荐方法、系统、设备和存储介质；为解决现有技术当中服务推荐准确度较低的问题，本申请首先将基于交互结构图得到的目标用户和服务信息，分别进行门控图神经网络处理和双向门控循环单元处理，获得目标用户长期偏好向量和目标用户短期偏好向量后，进行融合，得到目标用户个性化偏好向量；最后，将每个服务与目标用户个性化偏好向量的概率映射值作为推荐值，并将推荐值大于推荐阈值的服务，作为推荐服务推荐给目标用户，实现快捷准确的服务推荐，应用在商业领域数据预测中，能增加用户体验，提升商业内容消费。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118134606A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410544307.1
申请日：2024-05-06
Applicant: 烟台大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0251 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q30/0202
Abstract: 本申请涉及商业领域数据预测推荐技术领域，具体为基于用户偏好的服务推荐方法、系统、设备和存储介质；为解决现有技术当中服务推荐准确度较低的问题，本申请首先将基于交互结构图得到的目标用户和服务信息，分别进行门控图神经网络处理和双向门控循环单元处理，获得目标用户长期偏好向量和目标用户短期偏好向量后，进行融合，得到目标用户个性化偏好向量；最后，将每个服务与目标用户个性化偏好向量的概率映射值作为推荐值，并将推荐值大于推荐阈值的服务，作为推荐服务推荐给目标用户，实现快捷准确的服务推荐，应用在商业领域数据预测中，能增加用户体验，提升商业内容消费。
-
公开(公告)号：CN116933164A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310918638.2
申请日：2023-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/22 , G06F40/30 , G06F40/289 , G16H40/20 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于相似性的医康养服务需求分类方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、数据预处理；步骤二、训练全局语义向量；步骤三、训练词向量；步骤四、计算功能语义权重FunSemWeight；步骤五、关键词提取；步骤六、训练主题语义向量；步骤七、计算相似性并选择核函数；步骤八、构建支持向量机分类器。本发明在进行相似性计算时，通过更加准确的语义向量表示来提升对用户需求的理解，在全局语义向量的基础上结合主题语义向量，补充主题信息有利于提升对特定领域的识别能力，有利于提高相似性计算的准确性进而更准确的分类。
-
公开(公告)号：CN114297415A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111623678.1
申请日：2021-12-28
IPC: G06F16/41 , G06F16/45 , G06F16/432
Abstract: 本发明公开了一种面向全媒体数据空间的多源异构数据存储方法及检索方法，所述方法包括：获取待存储数据，其中，待存储数据包含图像数据和/或文本数据；将待存储数据向量化，得到第一向量；将第一向量输入至训练好的生成判别模型，得到第二向量，其中，生成判别模型包括生成器和判别器，生成器用于基于输入的图像向量或者文本向量输出调整后图像向量或文本向量，判别器用于识别生成器输出的向量的模态类型，通过反复对抗训练至损失函数收敛，得到训练好的生成判别模型；将第二向量存储在第一预置数据库。本发明可提高跨模态检索的准确性。
-
公开(公告)号：CN113938817A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111064003.8
申请日：2021-09-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明属于智能车联网技术领域，公开一种基于车辆位置信息的车主出行位置预测方法，包括以下步骤，步骤一：对基于车辆位置数据的车辆轨迹数据进行整理；步骤二：识别基于车辆轨迹数据的用户重要兴趣点；步骤三：通过密度聚类法的兴趣点合并；步骤四：基于时空标签循环神经网络模型来预测用户下一个兴趣点。通过利用空间维度和语义维度的信息，提升了兴趣点预测的准确度。
-
公开(公告)号：CN111507577A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010218967.2
申请日：2020-03-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/08 , G06F16/29 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种基于K-means聚类算法的众包任务分配方法，包括订单任务聚类分析和配送人员当前位置聚类分析。本发明的有益效果是能够快速高效的获得以全局路径最短为目标的近似最优解。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
37
records
(took 0.031 seconds)
