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公开(公告)号：CN108268464B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201611254081.3
申请日：2016-12-30
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开一种基于协同过滤与logistic回归的个性化推荐装置，其包括输入单元，提取单元，评分单元，预测单元，计算单元，选取单元，预处理单元，模型计算单元，比较与推荐单元以及输出单元。先利用用户的历史信息计算用户间的相似度，将与目标用户相似度高的用户作为邻居，将邻居喜欢的商品作为待推荐商品，按照购买可能性进行排序，按此顺序进行推荐。本发明基于最近邻协同找出了用户可能感兴趣的商品，在此过程中用奇异值分解，解决了评分矩阵的稀疏性问题，并根据购买可能性对待推荐商品进行排序，这相对于根据用户兴趣排序而言更准确，能够更好的实现精准营销。
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公开(公告)号：CN108154480B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201611103030.0
申请日：2016-12-05
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种基于Adaboosting算法思想的图像去噪方法，其包括：步骤a，选定滤波器集合F以及参数范围；步骤b，初始化像素权重；步骤c，进入循环处理，计算每个循环对应的滤波器清晰度误差、对应的滤波器权重以及更新后各个像素的权重；步骤d，生成‘强去噪图像’；步骤e，改变滤波器类型。还公开了一种与基于Adaboosting算法思想的图像去噪方法相对应的装置。这样，采用Adaboost图像去噪法，考虑了各个‘弱滤波器’的效果，找到最优的滤波器组合，Adaboost图像去噪法有效解决单一滤波器不能解决的多噪声，未知噪声的图像问题，该方法为图像去噪乃至于图像处理其他方面提供了一个有效的解决方向。
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公开(公告)号：CN108182186B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201611122793.X
申请日：2016-12-08
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
IPC: G06F16/9532 , G06F16/9535 , G06F40/284 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于随机森林算法的网页排序方法，包括：获取搜索网页对应的关键词和关键备选词；计算所述搜索网页对应的关键词或者关键备选词词频和权重；计算搜索网页质量相关指标PR值；计算搜索网页的枢纽值和权威值；计算最近浏览网页与所述搜索网页的相关性与最近浏览网页的关键词以及关键备选词的TF‑IDF值乘积；计算输出指标：规定访问时间以上的搜索网页用户网页浏览次数与满足条件的网页停留时间某一函数的乘积是否大于设定的阀值；建立随机森林模型并记录相应结果；计算最终的所述搜索网页得分并排序。与现有技术相比，本发明的利用随机森林的方法对传统的HITS算法进行一定程度上的改良，提升用户的搜索体验，使得信息来得更好更准。
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公开(公告)号：CN108270544A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611254065.4
申请日：2016-12-30
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
IPC: H04L9/06 , H04N19/467
Abstract: 本发明公开一种基于urDEED算法的密文图像可逆信息隐藏装置，其包括，用于读取需要进行加密和隐藏图片的读取模块；用于对图片加密的加密模块；用于对密文进行数据嵌入的数据嵌入模块；用于提取嵌入信息的解码模块；用于将图片恢复到原始状态的解密模块。本发明在实现对图像加密的基础上，主要针对密文图像中信息难度增大的问题，使用一种在密文图像中嵌入信息的算法—urDEED，经过解密和信息提取，可以将原始图像可逆的恢复，加密和信息隐藏的结合既能保证安全运输，也能实现信息认证，从而适用于在线存储器数据安全存储和加密信息管理的应用场景。
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公开(公告)号：CN108268465A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611254084.7
申请日：2016-12-30
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种面向混合数据模型的文本搜索技术，其具体步骤包括：S1：数据预处理，其运用k-means算法；S2：使用匹配函数；S3：获取查询文本类别，其运用类别函数getcategory；S4：生成结果返回用户，其运用备选集函数gencandidate。本发明提出了一种面向混合数据模型的搜索技术，即针对混合数据模型的特点，提出了一种属性分类策略，在此策略的基础上给出相应的属性打分方法并提出文本搜索的基本方法，为文本搜索带来了极大的便利，能满足不同用户的需求，在查询之前先找到查询文本应该属于哪一类，这样缩小了搜索空间，提高了搜索的速度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108268463A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611254043.8
申请日：2016-12-30
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明的一种基于分块技术的图像检索方法，包括步骤S1：输入图像集，对所述图像集中的图像进行预处理；步骤S2：采用等面积环形分块方法对图像进行分块，分块提取图像颜色特征；步骤S3：分别提取图像的纹理特征和形状特征；步骤S4：对图像特征进行相似性度量；步骤S5：根据相似性度量结果输出相似图像。与现有技术相比，本发明提取的特征采用了图像的颜色、纹理和方向特征，可以更加准确地表达图像的真实内容，改善图像检索的性能。采用分块技术将颜色特征和空间信息特征更好地结合在一起，弥补了传统的颜色特征的不足。本发明对图像进行了模糊恢复，去除了图像噪声影响，提高了检索的精度。
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公开(公告)号：CN108268426A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611254005.2
申请日：2016-12-30
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明的一种基于切线单折线法的信赖域求解逻辑回归分析的方法，包括步骤S1：利用线性回归的拟合函数和Logistic函数构造预测拟合函数；步骤S2：由最大似然估计推导得到代价函数后，得到逻辑回归分析的求解目标；步骤S3：构造信赖域模型子问题；步骤S4：使用切线单折线法求解信赖域模型子问题，得到最优数值解。与现有技术相比，本发明提供的一种基于切线单折线法的信赖域求解逻辑回归分析的方法，相对于常用的经典的梯度下降法，具有更快速的局部收敛性、更理想的总体收敛性，且由于利用了二次模型来求修正量，使得目标函数的下降比线性搜索方法更有效。其次，结合了比传统解决信赖域子问题的Dogleg方法的改进算法：切线单折线法，进一步提升了运算效率。
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公开(公告)号：CN108154460A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201611103959.3
申请日：2016-12-05
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于局部感知思想的混沌图像加密方法，其包括：步骤a，准备原始图像；步骤b，确定加密密钥；步骤c，得到DCT变换特征图像；步骤d，得到转化密钥序列；步骤e，进行双置乱加密；步骤f，得到加密图像；还公开一种与以上所述的方法相对应的装置，其包括：原始图像准备模块，加密密钥确定模块，DCT变换特征图像生成模块，转化密钥序列生成模块，双置乱加密模块和加密图像生成模块。这样，利用局部感知的思想去提取图像特征，在DCT离散余弦变换后的特征图像上采用双重混沌序列加密方法进行加密，提高了解密的难度，对应增强了密码的隐秘性，也就提高了信息的保密安全性。
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公开(公告)号：CN107194532A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710225309.4
申请日：2017-04-07
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
CPC classification number: G06Q10/06375 , G06Q40/08
Abstract: 本发明公开了一种数据分析技术，具体是基于大数据的保险业务分析方法，包括如下步骤：获取客户基本信息；获取不同方面的社会行为数据；对社会行为数据进行标准化处理；利用标准化后的数据建立社会行为数据模型；通过对此模型的分析，建立算法对客户下一阶段行为进行预测。所述社会行为数据中包括客户曾经购买过的保险种类、客户所购买的保险期限、客户所购买保险的对象、客户所购买的保险是否涉及保险理财产品、客户购买保险的渠道。本发明提供了一种能够自学习的保险业务分析方法，用于准确预测客户的行为需求，从而为保险销售业务准确定位有效客户提供便利。
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公开(公告)号：CN107193867A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710228064.0
申请日：2017-04-07
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
CPC classification number: G06F17/3071 , G06K9/6223
Abstract: 本申请公开了基于大数据的热点话题分析方法，包括以下步骤:步骤一：热点话题数据收集；步骤二：热点话题数据预处理；利用Canopy算法计算得到各个热点话题数据的关键项的初始中心个数K；步骤四：利用K‑means算法对数据进行聚类分析，最终聚类结果所得到的类即确定为话题；步骤五：对步骤四中分好的各类话题进行话题热度分析；话题热度的主要参考指标为报道频率、报道持续天数、搜索量、点击量、评论量以及点赞量。本申请能够快速进行话题热度分析。
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