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公开(公告)号：CN102779182A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210223579.9
申请日：2012-07-02
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种融合偏好和信任关系的协同过滤推荐方法，包括下列主要步骤：根据用户-项目评分数据，挖掘用户间的偏好关系，构建偏好关系网络；融合偏好关系与信任关系，构建偏好信任关系网络；基于偏好信任关系网络，利用马尔可夫随机游走方法，定位目标用户的相似近邻；基于相似近邻对某一项目的评分值，为目标用户预测相应项目的评分值。本发明为推荐系统预测用户对项目的评分提供了一种全新和高效的方法，与现有方法比较，本发明具有如下主要优点：(1)方法简单，易于实现，并且能产生更准确的评分预测值。(2)该方法只有一个参数，推荐结果对该参数不敏感，便于选择。
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公开(公告)号：CN111897974B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010807155.1
申请日：2020-08-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于多层注意力机制的异质知识图谱学习方法，包括如下步骤：一：将异质知识图谱中各类型实例映射到统一的特征空间中，通过局部级注意力分别学得实例在不同元路径视图下的重要性程度；二：通过全局级注意力学习各个元路径视图的重要性，对实例在各个元路径视图下的嵌入特征进行融合；三：计算损失并进行端到端优化。本发明利用异质知识图谱中丰富的结构特征与实例特征，通过局部与全局级注意力机制的相互作用，为每个实例计算出与它相关的不同实例对其的影响，同时也刻画不同元路径视图对于实例表示的重要性，以此指导实例表示在不同视图下的融合问题，从而学到更具判别性的特征，提升在进行分类、连接预测等任务时的质量。
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公开(公告)号：CN116540542A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310529117.8
申请日：2023-05-11
Applicant: 吉林大学 , 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种人机协同控制策略优化方法、系统及电子设备，涉及人机协同控制领域。该方法包括：构建人类动作意图模型；将1到t时刻的实际人类意图和实际环境状态输入人类动作意图模型得到t+1时刻的人类预期意图；构建机器智能体的动作策略模型；将t时刻的实际人类意图、当前环境状态、t+1时刻的人类预期意图和机器智能体得到的实际价值输入至动作策略模型输出机器智能体动作；在确定人类预期意图和机器智能体动作策略模型输出的机器智能体动作间的相似性后，确定机器智能体的最优动作。本发明以机器智能体对人类操作者的动作意图理解为基础进行控制协同，能够在提高人机协同控制效率和精确性的同时，提高人机交互控制过程的稳定性。
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公开(公告)号：CN111767472A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010649409.1
申请日：2020-07-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种社交网络异常账号检测方法及系统。该方法包括：根据账户图，基于随机块模型，生成多个与账户图相关的图；确定编码器和解码器的结构，构建图变分去噪自编码器模型；通过多个相关图以及初始特征对图变分去噪自编码器模型进行训练，拟合账户图的拓扑结构，最终得到训练好的图变分去噪自编码器模型；构建预测模型；以图变分去噪自编码器模型的编码器作为预测模型，以训练好的图变分去噪自编码器的参数作为预测模型的初始化参数；通过账户图的拓扑结构以及初始特征训练预测模型，对社交网络异常账号进行检测。本发明能够有效克服图数据中有标签节点数少的问题，从而能够更加快速、精准的检测出社交网络中的异常账户。
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公开(公告)号：CN110232434A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910347668.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于属性图优化的神经网络架构评估方法，将神经网络架构建模为属性图，构建贝叶斯图神经网络代理模型；通过随机生成、训练以及测试一组神经网络架构，将这组神经网络架构以及测试对应的性能指标作为初始训练集，训练集用于训练贝叶斯图神经网络代理模型；根据当前的训练集，通过进化算法生成新的神经网络候选集并训练贝叶斯图神经网络代理模型；并通过最大化采集函数从神经网络候选集中选择一个潜在个体，然后对该个体进行训练、测试，并将其以及测试对应的性能指标添加到当前的训练集中；在固定成本的约束下，重复上述步骤直到在当前的训练集中得到最好的神经网络架构以及架构对应的权重。与现有技术相比，本发明可以快速地找到比人工设计效果更好的模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108446383A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810233064.4
申请日：2018-03-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于地理分布式数据查询的数据任务重分配方法，利用MFHC算法对分布式系统的任务和数据进行重新分配，对不同数据中心的数据进行重新安排以及对执行查询任务的数据中心进行重新安排，将一个任务在不同的数据中心中执行。以达到减少分析式查询过程消耗的总成本的目的，并解决部分数据因隐私或者其他限制无法传输到其他数据中心的问题。减少了查询的总成本，解决了部分数据因隐私或者其他限制无法传输到其他数据中心的问题，提高了任务的查询速度，节省了成本。
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公开(公告)号：CN105975984B
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201610280055.1
申请日：2016-04-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于证据理论的网络质量评价方法，给出了清晰、明确、可计算的网页质量评价指标体系，能够针对任何类别的网页进行质量评价，以综合可信度质量为重点，结合了网页内容质量和网站内容质量的各种评价角度，可以保证相当的客观性和真实性，同时实现了自动化的指标采集量化。
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公开(公告)号：CN103399858B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310272543.4
申请日：2013-07-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于信任的社会化协同过滤推荐方法，融合用户对项目的评分矩阵和用户信任网络两种数据为目标用户进行高质量的推荐，主要包括如下步骤：构建用户与项目的特征向量；构建面向用户浏览行为的评分预测模型Truster?MF；构建面向用户评价行为的评分预测模型Trustee?MF；训练模型Truster?MF；训练模型Trustee?MF；融合训练后的Truster?MF和Trustee?MF，构建综合考虑浏览和评价两种行为的评分预测模型，本发明为基于信任的社会化推荐提供了一种全新方法，与现有方法相比，具有如下主要优点：（1）有效缓解了协同过滤推荐面临的数据稀疏和冷启动两个主要问题，具有更好的推荐质量；（2）算法简洁高效，易于实施，特别适用于大型电子商务网站。
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公开(公告)号：CN103630092B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310694715.7
申请日：2013-12-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G01B11/28
Abstract: 一种汽车正投影面积测量装置，属于图像处理技术应用到图像测量领域,旨在没有CAD数据的情况下计算出汽车的正投影面积。具体技术方案是：所述图像采集模块包括背景板、标准板、摄像机；所述图像处理模块包括图像灰度化模块、直方图均衡化模块、图像平滑化模块、图像分割模块、轮廓提取模块及轮廓面积计算模块；所述背景板1两根横向方钢管的长度L1大于或等于所测汽车宽度的1.5倍，两根纵向方钢管的长度L2大于或等于所测汽车高度的1.5倍；所述背景板与摄像机的水平距离L大于或等于70m；所述背景板与所测汽车后视镜处的距离L3为7m-10m。本发明具有计算效率高、计算精度高、无人为误差等优点。
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公开(公告)号：CN104679991A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510041738.7
申请日：2015-01-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种面向有序命题的信息融合新方法，围绕有序命题类问题，提出了基本支持函数的凸度、扩展无知、基本(或准-基本)支持函数λ*的信息心、信息熵，基本支持函数间的相容性等概念。提出与求质心不同的λ*“信息心”计算新方法，求λ*信息心只涉及λ*的较大信任值，其作用被突出，可理解为较大信任值被赋予了更大的权重。针对有多个最大信任值和/或“近似最大”信任值的λ*，提出了改进的信息熵计算方法，并验证了其有效性。最终提出了整合信息心、信息熵计算，相容性度量，非正整数信息心处理、扩展无知和凸度等的基本支持函数融合新方法，有效解决了有序命题类问题的信息融合问题。
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