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公开(公告)号：CN112784160B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110123335.2
申请日：2021-01-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于张量分解且顾及上下文语义信息的兴趣点推荐方法，包括以下步骤：S1：计算用户社交活跃度、用户签到位置活跃度、用户签到时间活跃度和用户活跃度；S2：计算用户的社交相似度、用户的签到位置相似度、用户的签到时间相似度和用户相似度；S3：进行用户聚类；S4：计算签到位置的兴趣点流行度；S5：计算时间槽热度；S6：构建U‑L‑T三维张量；S7：分解U‑L‑T三维张量，生成兴趣点推荐列表。本发明有效融合地理位置、签到时间、用户社交关系和兴趣点流行度等上下文信息，改善上下文信息利用率低和签到数据弱语义性问题。
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公开(公告)号：CN108629974B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810471168.9
申请日：2018-05-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了顾及城市道路交通网络特征的交通运行指数建立方法，方法包括如下步骤：步骤S1：城市道路网络模型构建；步骤S2：影响因子计算；步骤S3：计算路段的交通状态值；步骤S4：计算各路段加权因子；步骤S5：计算区域密度水平系数；步骤S6：计算区域的交通运行指数值；步骤S7：基于交通运行指数值评价城市交通状态；本发明将城市道路交通网络中的道路等级、区域路网密度、交通节点通达性和连通性等特征因素引入到城市交通运行评价模型中，解决了城市道路网络日益复杂和交通需求快速发展引起的城市交通综合运行状况评价问题。
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公开(公告)号：CN120048114A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510196735.4
申请日：2025-02-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本申请公开了一种融合交通图动态特征的拥堵预测方法和系统，所述方法包括：空间关系提取步骤：通过图卷积网络提取交通图结构中节点与邻接节点之间的空间依赖关系，通过马氏距离提取交通图结构中节点与非邻接节点之间的相似性依赖关系，并在空间依赖关系基础上融合相似性依赖关系，生成新的交通图结构；时间特征提取步骤：利用Transformer模型，从动态交通图序列中提取时间特征；特征融合与预测步骤：利用KAN神经网络对时间特征进行融合，生成拟合预测函数并生成预测结果；评估优化步骤：基于生成式对抗网络，通过多判别器从不同角度评估预测结果的真实性和合理性，优化生成器的预测能力。
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公开(公告)号：CN119922232A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510003758.9
申请日：2025-03-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L67/55 , H04L67/52 , H04L67/306 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于时空知识图注意力网络的兴趣点推荐方法，属于兴趣点推荐领域，包括以下步骤：S1、建立用户‑兴趣点时空关系图；S2、对用户‑兴趣点时空关系图进行时空知识图嵌入；S3、信息编码；S4、构建时空知识图注意力网络；S5、任务预测。本发明采用上述的一种基于时空知识图注意力网络的兴趣点推荐方法，通过多层非线性特征融合和动态特征更新，捕捉了用户签到兴趣点的动态特征，有效缓解了签到数据高稀疏性和弱语义性问题，从而显著提升了推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN119360607A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411413696.0
申请日：2024-10-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了基于传递感知的时空图注意力网络交通流预测方法、系统，涉及交通流预测技术领域，该方法包括：根据实际路网的空间连接关系建立与待预测区域对应的图结构集合；获取待预测区域在第一预置时间长度内的交通流数据，基于图结构集合，利用待预测区域的交通流数据对预设的TAGAT‑LSTM模型进行训练，得到与TAGAT‑LSTM模型对应并训练完成的目标模型；获取在预设时间长度中待预测区域的历史交通流，并将历史交通流输入至目标模型中进行处理，得到未来的预设时间长度中待预测区域的预测交通流；通过TAGAT‑LSTM模型中三个核心模块的结合使得模型能够捕捉更加丰富的时空依赖关系，提高交通流预测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117539867A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311644914.7
申请日：2023-12-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本申请公开了一种面向时空语义查询的图索引方法及系统，主要涉及图索引技术领域，用以解决现有的方法仅考虑图结构中节点与边的结构是否匹配，而未考虑节点与边的语义信息的问题。包括：获取时空数据对应的时空对象和时空对象的描述数据，以构建图索引结构的节点；获取节点之间的关联关系，以构建图索引结构的边；获取图索引结构中关联关系对应的具体关系；获取图索引结构中节点的结构、边的结构，以更新图索引结构；获取操作数据，确定操作数据对应的操作手段和操作数据，以更新图索引结构；获取查询数据，确定查询数据对应的实体节点，输出实体节点。
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公开(公告)号：CN115169476A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210850711.2
申请日：2022-07-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种顾及语义的轨迹数据异常检测方法，包括以下步骤：步骤1：对历史工作数据集T0，异常点集X，异常值score和自适应窗口ω进行初始化；步骤2：输入测试轨迹，根据轨迹点的经纬度，采样时间等信息求出轨迹点的网格坐标并完善其语义信息；步骤3：将轨迹点加入自适应窗口ω末尾，根据自适应窗口过滤历史轨迹工作集Ti‑1，并且生成新的工作数据集Ti；步骤4：根据此前计算得到的新的工作数据集Ti和原有工作数据集Ti‑1计算支持度；步骤5：根据支持度计算当前异常值，并返回步骤3；步骤6：区分异常轨迹片段和异常轨迹。通过轨迹点的采样间隔和轨迹点平均运动速度来确定网格大小，能够有效避免网格过大和网格过小引起的检测精度不足和计算量过大等问题。
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公开(公告)号：CN115114455A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210846148.1
申请日：2022-07-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的多粒度城市暴雨内涝知识图谱构建方法，属于知识图谱构建技术领域，进行本体体系的划分，对划分好的本体类别体系进行概念、类属定义，对划分好的本体一级类下进行二三级类的划分，定义实体间的关联关系，形成良好的概念层次知识体系，对数据进行知识抽取，其中知识抽取是将存在于多源数据中的概念、实体及相互之间的关系、属性等知识要素提取出来，将得到的三元组数据存储在Neo4j图数据库，构建基于本体的多粒度城市暴雨内涝知识图谱。推理过程先在粗粒度广度搜素，再在细粒度深度搜索，从而在保证知识图谱推理准确度情况下，有效提高推理的速度，解决了传统知识图谱囿于在整个知识图谱全局推理的局面。
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公开(公告)号：CN113489952B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110740522.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种面向室内三维场景的视频监控设施布设方法，属于地理空间信息系统技术领域，包括以下步骤：构建室内视频监控场景；根据所述室内视频监控场景，构建室内全覆盖视频监控布设模型；根据所述室内全覆盖视频监控布设模型，利用遗传算法确定室内全覆盖视频监控设施布设的最优方案，完成面向室内三维场景的视频监控设施布设。本发明解决了现有室内视频监控设施布设中监控点布设不合理、不能保证监控覆盖率的问题。
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公开(公告)号：CN113408640A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110739011.1
申请日：2021-06-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及多维语义的移动对象时空轨迹聚类方法，针对时空轨迹隐藏语义信息难以提取和表达的问题，在顾及时空轨迹数据时间、空间和语义特征的基础上，进行时空轨迹特征筛选、建立时空轨迹相似性度量模型，在此基础上实现基于语义的时空轨迹聚类，解决传统聚类方法只针对地理空间特征聚类的问题，将轨迹聚类与实际语义环境相结合，为深入挖掘轨迹数据高层次语义提供理论支撑。
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