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公开(公告)号：CN111552844A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010329809.4
申请日：2020-04-24
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F16/901 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种求解大规模多段图最短路径的分布式方法，属于计算机技术领域。包括如下步骤：多段图划分；各部分子图求部分最短路径；各计算节点通信求多段图最短路径。本发明相较于单机求解算法，能够使用分布式系统处理更大规模的多段图数据；相较于已有的分布式求解算法，满足负载均衡的要求并最小化通信开销。
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公开(公告)号：CN107169127A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710411244.2
申请日：2017-06-05
Applicant: 山东科技大学
CPC classification number: G06F17/30303 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的缺失矿压监测数据修复方法，属于信息处理技术领域。本发明基于压缩感知理论从矿压数据本身特点出发，提出一种缺失数据修复方法，首先对采集的不完整数据进行处理，根据数据采样频率把缺失的数据填充为零，以单位矩阵为基础，构造对应于压缩感知框架下的测量矩阵；其次根据待修复数据的特点及先验知识，构造对数据进行稀疏表示的字典矩阵；最后，应用高效稳定的追踪算法，实现了缺失矿压数据的修复，在矿压数据丢失较少的情况下，可以获得良好的修复效果。
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公开(公告)号：CN119831012A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411726995.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06N5/022
Abstract: 本发明公开了融合分层知识图谱和深度知识追踪的学习路径推荐方法，属于数据分析技术领域，包括以下步骤：KGDKT模型构建，构建能够考虑知识点之间逻辑关系的深度知识追踪模型；学习路径查找，基于分层课程知识图谱和KGDKT生成从起点知识点指向目标知识点的所有路径；最优路径选择，通过KGDKT预测学习者在不同路径上的目标知识点掌握程度，并选择学习效果最好的一条路径推荐给学习者。本发明方法生成的路径符合知识点之间的逻辑关系，能够适应学习者动态变化的知识水平，提升了学习者在目标知识点上的学习效果。
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公开(公告)号：CN118656406A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411126094.7
申请日：2024-08-16
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F16/2457 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的个性化学习路径推荐方法，属于个性化学习推荐领域，包括如下步骤：步骤1、获取学习者、课程、视频、知识点信息，将所有的学习者、课程、视频、知识点记为一个实体集合，建立实体之间的关系，根据实体及实体之间的关系构建知识图谱；步骤2、获取所有的实体表示向量和关系表示向量；步骤3、进行学习者特征表示和课程特征表示，获得学习者表示向量和课程表示向量，设计第二损失函数进行迭代更新，获得每个学习者对每个课程的兴趣得分；步骤4、为需要进行个性化学习路径推荐的学习者推荐个性化学习路径。本发明利用图神经网络方法，深入探索学习者的偏好，提高推荐的准确度。
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公开(公告)号：CN112100439B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202010672280.6
申请日：2020-07-14
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F16/735 , G06F16/783 , G06Q50/20 , G09B5/06
Abstract: 本发明公开了一种基于依赖关系嵌入与神经注意力网络的推荐方法，属于信息技术领域。本文首先提出ConPreAlg和CoursePreAlg算法，用于从慕课课程字幕中提取概念级和课程级依赖关系；然后基于神经注意力网络和依赖关系嵌入，设计了一种推荐方法(GuessUNeed)；在GuessUNeed中，依赖关系被嵌入到神经注意力网络中，改善了注意力系数的计算和推荐的可解释性；在真实数据集上的实验表明，与其它方法相比，该方法可以显著改善推荐的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109033191A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810683562.9
申请日：2018-06-28
Applicant: 山东科技大学
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模幂律分布图的分割方法，具体涉及图数据分割技术领域，其解决了现有的分割算法严重影响分布式图计算方法的效率的不足。该面向大规模幂律分布图的分割方法更加适应社交网络图，针对其具体的图结构特性，能够得到较好的分割结果；分割后的各子图一方面能够满足负载均衡，另一方面能够最小化通信开销，此方法能够应用于多种实际场合，比如进行社交网络分析、社区发现、知识或消息传播。
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公开(公告)号：CN118656406B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411126094.7
申请日：2024-08-16
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F16/2457 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的个性化学习路径推荐方法，属于个性化学习推荐领域，包括如下步骤：步骤1、获取学习者、课程、视频、知识点信息，将所有的学习者、课程、视频、知识点记为一个实体集合，建立实体之间的关系，根据实体及实体之间的关系构建知识图谱；步骤2、获取所有的实体表示向量和关系表示向量；步骤3、进行学习者特征表示和课程特征表示，获得学习者表示向量和课程表示向量，设计第二损失函数进行迭代更新，获得每个学习者对每个课程的兴趣得分；步骤4、为需要进行个性化学习路径推荐的学习者推荐个性化学习路径。本发明利用图神经网络方法，深入探索学习者的偏好，提高推荐的准确度。
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公开(公告)号：CN117312565B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311598281.0
申请日：2023-11-28
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/383 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于关系融合与表示学习的文献作者姓名消歧方法，属于信息技术领域，包括如下步骤：从电子文献数据库检索，获取待消歧作者的所有英文文献；利用连续词袋模型获取文献的向量表示，构建特征向量矩阵；判断任意两篇文献之间的关系；构建聚合图及聚合图对应的邻接矩阵，并基于变分图自编码器获取优化后的第一文献嵌入向量矩阵；构建重要作者图及重要作者图对应的邻接矩阵，并利用变分图自编码器和优化后的第一文献嵌入向量矩阵获取优化后的第二文献嵌入向量矩阵；基于优化后的第二文献嵌入向量矩阵，进行聚类，获得消歧结果。本发明通过多种关系融合方式构建关系图，(56)对比文件WO 2021196520 A1,2021.10.07US 2022318317 A1,2022.10.06CN 106294677 A,2017.01.04郭舒.文献数据库中作者名自动化消歧方法应用研究.情报杂志.2013,(09),全文.张龙;付媛;王曼玲;宗晓丽;韩红旗.科学合作网络姓名消歧问题研究.甘肃科技.2020,(第16期),全文.朱云霞.中文文献题录数据作者重名消解问题研究.图书情报工作.2014,(第23期),全文.郭舒.文献数据库中作者名自动化消歧方法应用研究.情报杂志.2013,(09),全文.
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公开(公告)号：CN111465095B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202010302508.2
申请日：2020-04-17
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跳数和粒子群优化的无线传感器网络定位方法，属于计算机技术领域。本发明以实数表示节点之间的单跳跳距，使得估算出的任意一对节点之间的跳距与实际距离之间的误差更小；每个节点仅接收并转发距离其跳数最少的锚节点的信标信息，而忽略其他的信标信息，减少了网络中数据包的广播数量，节省了网络开销；使用粒子群优化算法计算节点坐标，提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN113254721A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110507964.5
申请日：2021-05-11
Applicant: 山东科技大学 , 山东省人工智能研究院
IPC: G06F16/901 , G06F16/27 , G06F9/50
Abstract: 一种基于标签传播的大规模幂律图的划分方法，用于在分布式计算系统中高效地划分大规模幂律图。充分考虑顶点度数的概率分布特征，更适合大规模幂律图数据划分。利用标签传播思想进行图划分，并引入负载均衡指标，既不会需要通过大量顶点迁移实现划分，也能实现负载均衡。
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