-
公开(公告)号：CN107679079A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710756027.7
申请日：2017-08-29
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06Q30/0255 , G06Q30/0271
Abstract: 本发明的提出一种基于手机用户兴趣三维模型的个性化应用推荐方法。通过分析手机用户的行为数据，从兴趣广度、兴趣深度和兴趣时效来分析手机用户的兴趣构成，对手机用户兴趣进行三维建模，并在此基础上，提出一种基于手机用户兴趣模型的个性化应用推荐算法。首先，获取手机用户行为数据。其次，建立手机用户三维兴趣模型。兴趣模型从手机用户兴趣广度、兴趣深度和兴趣时效三方面来建立。然后，计算手机用户兴趣之间的相似度，分别从手机用户兴趣的广度、兴趣的深度和兴趣的时效三方面来计算手机用户之间的相似度。通过第三步可以计算出目标用户与其他用户之间的相似度，然后从中根据相似度选取与目标手机用户最接近的K个手机用户。最后，计算手机用户对未产生行为的应用软件的感兴趣程度然后进行推荐。
-
公开(公告)号：CN106897413A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710090165.6
申请日：2017-02-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30743
Abstract: 本发明公开了一种基于和声搜索的混合特征选择方法，将过滤器与和声搜索的优点结合起来，形成一个混合系统。该系统能从大量用户原始特征集中选择最优特征子集，并将该特征子集用于社交网络中垃圾用户的分类和检测。目前，分类器的性能好坏取决于特征子集的选取,而特征选择问题可以被看作是优化问题，其目标是选择最佳的或接近最佳的特征子集。提出一种方法，利用滤波方法与和声算法的计算简单、迅速的优点实现最佳特征子集选取的目的。克服了过滤方法忽略特征之间依赖关系和包装器计算成本较高的缺点。
-
公开(公告)号：CN113888138B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111258112.3
申请日：2021-10-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机领域，具体涉及一种基于区块链和网络表示学习推荐的项目管理方法，该方法包括：获取当前项目信息，对当前项目信息进行预处理；将预处理后的信息输入到推荐模型中，得到推荐人员信息；根据推荐人员信息组建项目组，完成项目；本发明采用基于网络表示学习的推荐算法对指定项目推荐合适的开发人员；利用区块链不可篡改的特性，并结合时间戳以及共识算法，使项目开发全过程能够安全、精准地记录在区块链中；利用基于属性加密的区块链数据溯源算法，实现对项目开发全过程可追溯。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117312668A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311290071.5
申请日：2023-10-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于循环神经网络的用户动态兴趣推荐方法及系统，属于推荐技术领域。该系统包括：数据预处理模块、嵌入模块、周期交互模块、多兴趣提取模块和兴趣演化模块。数据预处理模块获取用户的历史交互项目数据，组成用户的历史交互项目序列；嵌入模块将高维稀疏特征向量向低维稠密特征向量转换；周期交互模块将周期性信息纳入用户的兴趣表示中，并设计图形结构来捕捉项目之间的全局和局部交互性；多兴趣提取模块基于自注意力方法从用户序列中提取出多兴趣；兴趣演化模块使用AUGRU来捕获与目标项目相关的兴趣演变过程。本发明能捕捉用户历史行为的周期交互性和用户兴趣的动态性，精准的拟合用户兴趣和定位喜好，获得更优秀的推荐结果。
-
公开(公告)号：CN111522632A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010290249.6
申请日：2020-04-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于分布式处理系统技术领域，特别涉及一种基于核聚类特征选择的Hadoop配置参数选择方法，包括采集Hadoop平台不同配置参数的数据集；建立表示Hadoop平台配置参数的向量模型，用核宽向量表示该向量模型；基于所述核宽向量建立能反应配置参数重要性的核函数；执行核聚类算法形成聚类集合；利用梯度下降算法更新表示聚类集合中样本配置参数的核宽向量v，若v中的元素小于预先设置的阈值则将该元素删除；若相邻两时刻的核宽向量对应的配置参数集合一致则输出此时核宽向量中对应的配置参数的集合；本发明可以选择出系统中较少的重要配置参数，以减少分布式处理系统中平台管理人员的维护工作量。
-
公开(公告)号：CN107655490B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710756547.8
申请日：2017-08-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明提出一种基于移动用户轨迹分段和最热搜索的热点路径发现方法。先根据运营商的基站位置历史数据结合道路网，通过基于轨迹分段方法和权重的路段标识方法，生成基于不同贡献度的交通线路集合，然后利用基于贡献度的最热搜索方法确定在固定起始点的情况下的最热路径，最后输出基于固定起始点的最热线路和通过这条线路经过的时间。本发明将运营商数据与地理位置结合，有效改善了移动轨迹定位精度低的缺点，提出的基于运营商基站大数据的热点路径发现方法对位置类服务具有很大的技术参考价值，也为各大城市交通规划提供技术依据。
-
公开(公告)号：CN108287904A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810076808.6
申请日：2018-05-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于社会化卷积矩阵分解的文档上下文感知推荐方法，该方法首先利用卷积神经网络(CNN)捕获物品描述文档的上下文信息，并将获得的上下文特征向量和高斯噪声一起作为项目的潜在向量；然后利用用户的兴趣爱好更容易受到其所信任的朋友的影响(具有直接链接关系)的特点，通过计算其好友的潜在特征向量的平均值来确定目标用户的潜在特征向量；最后根据用户和项目的联合概率分布函数预测出用户对项目的评分信息。该方法以概率的角度将CNN无缝集成到基于矩阵分解技术的社会化推荐(SocialMF)中，这使得它能在学习过程中进一步识别出与目标用户具有信任关系并且兴趣比较接近的朋友，从而达到优化推荐结果的目的。
-
公开(公告)号：CN107613520A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710756540.6
申请日：2017-08-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及数据挖掘领域，具体公开了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation潜在狄利克雷分布)主题模型的电信用户相似度发现方法，其是将电信用户的多维特征与基于概率模型的主题发现算法有机地联系在一起，从四个不同的方面考虑电信用户相似度计算方法，这四个方面分别是：用户的基本属性、通话记录、短信记录以及用户一天中连接的所有基站的位置信息和连接起始时间、结束时间。本发明重点利用LDA主题模型对用户一天中所连基站信息语料库进行建模，利用文本的统计特性，挖掘隐藏在文本内的潜在主题信息，得到文档的主题分布，以此计算文档的相似度，为深入挖掘电信领域用户的相似特征提供有力地保证。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.026 seconds)
