公开(公告)号：CN113254630A

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202110765489.1

申请日：2021-07-07

Applicant: 浙江大学

Inventor： 吴森森 ,  刘智德 ,  张丰 ,  杜震洪 ,  汪愿愿

IPC: G06F16/335 ,  G06F16/36 ,  G06F16/31

Abstract: 本发明公开了一种面向全球综合观测成果的领域知识图谱推荐方法，属于信息检索领域。该方法首先根据观测成果的特点基于专家知识构建概念图谱，并进行概念语料收集和概念补全；然后在深度学习的基础上进行知识抽取工作，提取三元组扩充概念图谱成为领域知识图谱；最后在Spark引擎上基于随机游走算法和局部敏感哈希算法实现面向全球综合观测成果的推荐服务。本方法的优点在于知识图谱构建成本低，可复制性强，推荐召回方案无需人工指定策略，自动化智能化程度高，同时没有传统推荐算法的冷启动问题。本发明对面向全球综合观测成果的数据推荐任务具有十分重要的实际应用价值。

公开(公告)号：CN106446209A

公开(公告)日：2017-02-22

申请号：CN201610873845.0

申请日：2016-09-30

Applicant: 浙江大学

Inventor： 杜震洪 ,  张丰 ,  刘仁义 ,  吴森森 ,  周晓莉

IPC: G06F17/30 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06F16/2465 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种海洋环境监测要素的短期预测方法，该方法采用自回归模型对海洋环境输入要素进行短期预测，再通过深度神经网络方法对输出要素进行短期预测。本方法充分利用了自回归模型和深度神经网络模型的特性，利用自回归模型得到短期的输入预测值，再通过深度神经网络模型得到输出要素的预测值，克服了传统神经网络模型对于时序数据预测存在抽取本质特征不足和梯度下降受限等方面的局限。本方法实现了对海洋环境监测要素的预测，对于海洋生态环境的短期预报、海洋灾害的短期预警等具有重要的意义。