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公开(公告)号：CN115546612A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211513047.9
申请日：2022-11-30
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明提供了一种联合图数据和图神经网络的图像解释方法及装置，可以应用于图神经网络与机器学习技术领域。该图像解释方法包括：获取待处理的原始图数据和原始图神经网络，原始图数据包括多个节点和多个边，原始图神经网络包括多个神经元；利用联合解释框架对原始图数据和原始图神经网络进行T轮处理，得到第T解释结果，第T解释结果满足第一预设条件，第T解释结果包括第T图数据和第T图神经网络；将第T解释结果作为与原始图数据对应的目标解释结果。通过利用联合解释框架，从图数据和图神经网络两个方面实现了图像解释，提高了目标解释结果的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN114863132A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210609728.9
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种图像空域信息的建模与捕捉方法、系统、设备及存储介质，本发明中，针对现阶段的多层感知机网络模型在处理图片空域信息低效的问题，创新性地设计了基于位置编码实现的分组空域信息融合方式，在有效提升基线模型性能的同时，显著的减少了模型参数量，且仅引入很少的计算开销；并且，率先提出基于泛化二次位置编码的在感知机网络中的应用，并从同时实现全局/局部特征建模角度提升了模型性能，最终设计采用了基于特征分窗设计的层级连接网络框架，进一步提升了感知机网络性能表现，使其具有相当甚至超过基于卷积和自注意力模型的网络性能。
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公开(公告)号：CN114637921A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210512081.8
申请日：2022-05-12
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q10/04 , G06Q30/02 , G06Q30/06
Abstract: 本发明提供了一种基于建模偶然不确定性的物品推荐方法、装置和设备，该方法包括：响应于物品推荐请求，获取目标用户的历史行为数据；将目标用户的历史行为数据输入至推荐模型中，输出目标用户‑物品对的预测分值；将目标用户的历史行为数据输入至不确定性估计器模型中，输出目标用户‑物品对的偶然不确定性数值；根据目标用户‑物品对的预测分值和目标用户‑物品对的偶然不确定性数值，确定目标推荐结果。
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公开(公告)号：CN111143702A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911298639.1
申请日：2019-12-16
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于图卷积神经网络的信息推荐方法、系统、设备和介质。所述方法包括：获取初始用户向量和初始物品向量作为初始参数；利用所述初始参数进行K层图卷积计算，并同时获取每一层的计算结果作为中间结果，K≥1；将每一层的中间结果与初始参数通过加权平均的方式得到最终用户向量和最终物品向量；利用所述最终用户向量和所述最终物品向量，通过协同过滤方法，得到信息推荐结果。
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公开(公告)号：CN111061915A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911301387.3
申请日：2019-12-17
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/783 , G06F16/738 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种视频人物关系识别方法，结合视觉信息以及丰富的文本信息，能够准确的的识别视频中任务之间的社交关系；在电影数据集上进行了人物社交关系的识别验证，结果表明该方案在客观评价指标上取得了突出的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113987358B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202111346460.6
申请日：2021-11-15
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/9535 , G06N20/00 , G06Q30/0251 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开了一种推荐模型的训练方法，包括：获取训练样本数据，其中，训练样本数据包括用户‑物品对，用户‑物品对包括用户信息、物品信息以及用户和物品的交互信息；构建基于交叉配对排序算法的推荐模型并初始化推荐模型的参数；利用推荐模型处理训练样本数据，根据无偏性的损失函数优化推荐模型的参数，获得训练完成的推荐模型。本发明还公开了一种无偏性的推荐方法、无偏性的推荐系统、电子设备及计算机程序产品。
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公开(公告)号：CN119692570A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510206678.3
申请日：2025-02-25
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种面向区域产业网络演化的分析方法、系统及相关设备，所述分析方法包括：构建面向特定区域产业网络演化分析的企业信息数据库；基于企业信息数据库，依次提取出区域内不同行业的企业增长时序数据，构建区域分行业的增长态势预测模型，以预测特定区域未来不同行业企业增长量；基于企业信息数据库构建企业关系网络，去除高消亡风险的企业，基于剩余的产业网络的节点和关系，通过链路预测方法预测剩余节点之间的潜在关系，结合不同行业企业增长量实现产业网络演化预测。采用时序相似性来改进产业发展趋势预测模型，既能有效降低短时预测的误差，又能保证对长期增长趋势的预测；采用了多个维度的企业相关数据，分析结果更为科学。
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公开(公告)号：CN119398179A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510000941.3
申请日：2025-01-02
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G16C20/50 , G16C20/70 , G16C10/00
Abstract: 本发明公开了基于混合专家模型与大语言模型的三维分子文本理解方法，所述三维分子文本理解方法包括：构建混合专家模型的新MoE层，所述MoE层包括多个专家，通过跨模态投影器对任务信息文本及文本上下文进行编码并输入至混合专家模型的路由中；训练处理不同任务的分子编码器，将训练后的分子编码器整合至统一的3D分子编码器中。本发明通过引入文本辅助的MoE层，将任务信息注入路由输入，增强了模型处理特定任务的能力，且提供一种能够同时理解2D、3D分子以及各种不同分子性质的通用模型。通过结合多种分子编码器，提高了对分子特性的全面理解。通过设计分子‑文本映射器，促进了分子特征与文本之间的深度融合，提升了模型对三维分子文本理解能力。
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公开(公告)号：CN119004337B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411433395.4
申请日：2024-10-15
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的图异常检测方法及装置，所述图异常检测方法包括：获取图数据，使用预训练的自动编码器将所述图数据中的节点特征矩阵和邻接矩阵编码至隐空间中，得到隐空间嵌入；利用前向扩散过程和逆向扩散过程训练无条件扩散模型，基于所述共有特征训练条件扩散模型，通过无分类器引导所述无条件扩散模型和所述条件扩散模型构造判别性特征，并将判别性特征集成至隐空间中，获得具有判别性特征的隐空间嵌入；基于具有判别性特征的隐空间嵌入，分别重建图数据中的节点特征矩阵和邻接矩阵，并计算重建误差，将重建误差高的实体识别为异常。本发明能够应用到各种现实场景中，简单高效，在多个数据集上的图异常检测性能有显著提升。
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公开(公告)号：CN119006060A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411433446.3
申请日：2024-10-15
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06Q30/0242 , G06Q30/0251 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种转化率模型更新方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括获取训练集，训练集包括具有标签的训练样本，获取标签翻转样本，汇总所有标签翻转样本的梯度并通过计算估计CVR模型第一参数变化量；获取在训练截止时间至测试时间内的新到达数据，新到达数据包括新样本，利用新样本输入CVR模型得到新样本的模型参数近似，通过计算模型参数近似得到由新到达数据带来的第二参数变化量；根据第一参数变化量和第二参数变化量得到总参数变化量，基于总参数变化量对CVR模型更新。本发明通过计算新数据和延迟转化数据对模型参数的影响，实现了模型的实时更新，避免了重新训练模型，从而提高了预测准确性和模型适应性。
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