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公开(公告)号：CN111582443A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010321767.X
申请日：2020-04-22
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06N3/04 , G06Q50/00 , G06F16/9536
Abstract: 本发明涉及一种基于Mask机制和层次注意力机制的推荐方法，包括：获取节点数据集U和项目数据集I；将U和I输入上下文描述层得到序列Su和Si，经过处理得到节点向量 和项目向量 和 融合后得到第i个节点u在I中的嵌入向量 将所有节点的嵌入向量组成向量集Z；计算与第i个节点u关系密切的L阶邻居节点v的k头注意力系数 根据v的嵌入向量 计算节点u的k头注意力 将 聚合得到第i个节点u的聚合注意力向量将 与 拼接并线性化，得到第i个节点u的推荐向量 将所有节点的推荐向量组成向量集Z'；根据Z和/或Z'获得目标节点的项目推荐列表。不仅提高了推荐准确度，还提高了网络的灵活性，解决冷启动问题，且模型更为简单，进行推荐时所耗时间也更少。
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公开(公告)号：CN109257364B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201811188160.8
申请日：2018-10-12
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的多核网状式多级跨域访问控制方法，包括构建云平台控制模型，解决多级跨域访问和权限管理中存在的复杂性问题，建立访问控制模型，对访问控制模型进行抽象化操作，建立多个领域之间的属性映射机制，为域间互操作提供基础，设计访问控制模型的具体实施方法，制定多级跨域访问的规则，确立管理者，云平台访问控制模型的建立为多级跨域访问提供了一定的可能和途径，云平台的可改动性和可提升高度大，业务具有无限的扩展可能，提升了云平台访问体系的管理效率，多级跨域访问控制模型具有良好的可扩展性，灵活性高，采用多核网状式地处理方式对跨域访问请求进行处理，提高了对多级跨域访问请求的处理效率。
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公开(公告)号：CN110287227A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910406760.5
申请日：2019-05-16
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本公开涉及一种心理量表关键属性提取系统及方法，涉及信息技术领域。该系统包括：存储于可读计算机介质中的待测样本集、属性子集以及处理单元；所述待测样本集包括若干个样本，所述样本包括na个属性以及对应于所述属性的属性值；所述属性子集包含nb个属性，其中nb＜na；所述处理单元用于关联分析算法和所述待测样本集获取所述属性子集的频繁子集，还用于基于粗糙集属性约简技术获取所述频繁子集的属性的权重值，并基于所述权重值之和获取关键属性。
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公开(公告)号：CN113342995B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110759010.3
申请日：2021-07-05
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/335 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及推荐系统技术领域，尤其涉及一种基于路径语义和特征提取的负样本提取方法。包括以下步骤：S1.进行样本采集，收集需要进行提取的样本范围，搭建采样系统模型；S2.将知识图谱的三元组结构的表示学习与SDAE结合，进而从关系中获取物品实体的编码S3.根据知识图谱中用户节点和物品节点的关联关系，结合相应的搜索算法采样得到负样本；S4.按照评分高低对负样本数据集进行排序S5.对低分负样本数据集进行修剪；S6.基于数据集进行对比试验，本发明采取基于路径的综合方式优化已有模型，从正样本出发，通过强化学习方法递归探索图谱中的节点关系，结合通道注意力将有用的特征增强，对信息量小或者无用特征进行适当抑制。
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公开(公告)号：CN110390397B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910512371.0
申请日：2019-06-13
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种文本蕴含识别方法和装置，其通过动态门控推理网络(DGIN)动态选择前提和假设文本不同层面语义的信息，具体体现在DGIN模型结合了词级别信息的细粒度推理和句子级别门控结构来捕捉全局语义，同时从直接相连，相似和差异三个层面来共同推理文本对的蕴含关系。本发明可以有效捕捉文本对的关系以及利用句子级别语义信息，从而提升文本蕴含识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222349B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201910511211.4
申请日：2019-06-13
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于计算机词语表示技术领域，公开了一种深度动态上下文词语表示的模型及方法，所述深度动态上下文词语表示的模型为带层注意力机制的多层双向Transformer编码器堆叠成的遮蔽语言模型；是多层神经网络，网络每一层从不同的角度捕获输入语句中每个单词的上下文信息；然后通过一个层注意力机制给予网络每一层不同的权重；最终根据权重把不同的词语表示综合起来形成词语的上下文表示。使用该模型生成的词语表示在公开数据集上进行了逻辑推理(MultiNLI)、命名实体识别(CoNLL2003)和阅读理解任务(SQuAD)三项任务，比现有模型分别提升了2.0％、0.47％和2.96％。
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公开(公告)号：CN110853626A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911001131.0
申请日：2019-10-21
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G10L15/06 , G10L15/16 , G10L15/26 , G06F40/211 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及对话理解领域，具体涉及一种基于双向注意力神经网络的对话理解方法、装置及设备；其中，该方法包括S1、对用户的语音信号进行识别得到输入序列，S2、通过嵌入层将所述输入序列映射到向量，分别生成所述输入序列的意图注意力第一向量和语义槽注意力第一向量，S3、通过所述意图注意力第一向量和所述语义槽注意力第一向量，分别生成意图注意力向量和语义槽注意力向量，S4、将所述意图注意力向量和所述语义槽注意力向量进行多次交互，S5、输出与所述输入序列对应的输出结果；本发明所提出的方法描述了槽填充和意图预测之间的多重相互作用，有效性优于任何当前没有指定规则或特征的模型，双向注意力机制有助分析意图预测和槽填充之间的关系。
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公开(公告)号：CN110119475B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910089802.7
申请日：2019-01-29
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开一种POI推荐方法及推荐系统，涉及推荐技术领域，该方法包括：根据从LBSN门户网站收集的用户和POI数据构建的用户‑POI关系网络，利用网络嵌入方法学习得到用户和POI的嵌入向量；根据用户和POI的嵌入向量，构建包括多个关于用户和POI的关联因子的动态因子图模型，并根据所述多个关于用户和POI的关联因子建立在时空社交网络上的联合分布，通过学习得到所述联合分布中的参数值；计算得到使联合分布概率最大的节点值，然后计算每个节点的边缘概率，并按边缘概率和倾向性的乘积大小进行POI推荐；解决了因数据质量不可靠和时空模式难以确定导致的推荐准确性低的问题，显著提高推荐性能。
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公开(公告)号：CN110119475A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910089802.7
申请日：2019-01-29
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开一种POI推荐方法及推荐系统，涉及推荐技术领域，该方法包括：根据从LBSN门户网站收集的用户和POI数据构建的用户-POI关系网络，利用网络嵌入方法学习得到用户和POI的嵌入向量；根据用户和POI的嵌入向量，构建包括多个关于用户和POI的关联因子的动态因子图模型，并根据所述多个关于用户和POI的关联因子建立在时空社交网络上的联合分布，通过学习得到所述联合分布中的参数值；计算得到使联合分布概率最大的节点值，然后计算每个节点的边缘概率，并按边缘概率和倾向性的乘积大小进行POI推荐；解决了因数据质量不可靠和时空模式难以确定导致的推荐准确性低的问题，显著提高推荐性能。
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公开(公告)号：CN207881757U
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201820258373.2
申请日：2018-02-12
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本实用新型涉及汽车生产车间的环境数据采集系统，包括：在冲压车间的作业管道中设有气体压力传感器，冲压车间的冲压装置上设有温度传感器；焊装车间中，在焊装设备附近设有氧气浓度传感器和粉尘浓度传感器；涂装车间中设有用于检测涂装色度的照度传感器，在通风通道上设有风速传感器；总装车间的道路两旁设有面向道路的红外检测装置；所述的各传感器及红外检测装置将检测的信号通过无线局域网与数据集成服务器连接，数据集成服务器连接有显示装置。本实用新型的汽车生产车间的环境数据采集系统，能够实时的对汽车生产车间的各种环境安全数据进行采集和监控，并进行相应的提示，有效的减少了对生产人员的身体危害，并增强了生产的安全性。
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