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公开(公告)号：CN117112924A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311073646.8
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明实现了一种基于双曲几何知识表示的社交网络实体推理方法。首先获取社交网络图谱与待推荐的用户，将社交网络图谱与待推荐的用户输入所述查询表示计算模块，将查询表示和用户实体表示输入所述实体推理模块；在所述查询表示计算模块，计算得到查询的几何向量表示所述实体推理模块输入查询的几何向量表示，转换为最终的查询表示后，与所述实体表示共同用于距离计算，得到查询表示与实体表示的距离，并从中取出topk用户实体，得到最终的推理结果实体。本方案构建双曲空间上的几何向量表示框架，借鉴韦恩图的思路在表示空间上设计了相应的并、交、补等逻辑运算。通过查询的几何表示与实体表示之间的距离得到最终的推理结果。
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公开(公告)号：CN116741404A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310701135.X
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G16H50/80 , G06N5/04 , G06N7/01 , G06F16/901 , G06F16/9537 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于强化学习图推理的传染病追踪溯源方法。首先根据目前已有的流调关系，以病例和地点作为节点，以时空关系和密接关系作为边，构建关联图谱，将关联图谱推理建模为马尔可夫决策过程，而后设计基于路径替换的奖励设计，并采用基于双曲空间的嵌入表示实现打分函数，为实体和关系计算嵌入表征，经过训练后得到可以辅助流调人员梳理传播链，确定传播途径的模型。其中强化学习智能体的决策路径可以作为推理结果的依据，为推理提供解释性，基于路径替换的思想对动作空间进行搜索，对可能的伪路径样本进行惩罚，提升智能体效果，增强智能体解释性，提出一种基于双曲空间的向量嵌入函数，能够更好的表征关联图谱上的节点和边。
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公开(公告)号：CN111325571B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201911396009.8
申请日：2019-12-30
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q30/0282 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F16/35
Abstract: 一种多任务学习的商品评论标签自动生成方法、装置与系统，包括：步骤一：构建训练数据集合与数据预处理；步骤二：实现基于Transformer encoder的评论源文本特征编码器；步骤三：提取代表评论源文本整体内容的[cls]标签对于的隐状态向量用于情感分类任务；步骤四：基于Transformer decoder实现多任务的评论摘要生成器模型；步骤五：训练数据并根据联合loss函数进行训练调优，并实现模型封装与装置的接口实现；本发明避免采用抽取式的方式去生成评论标签，即不需要依赖句法结构的人工的规则集不能适合多个领域场景的缺点，又能保证标签生成的高效性，即只需要输入源文本，本发明装置能够自动产生标签。
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公开(公告)号：CN113688203B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202110922208.9
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/33 , G06F18/23213 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/0895 , G06N3/094 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种基于可迁移异构图的多语言事件检测方法，包括步骤：在多语言社交信息流中，读取社交信息的节点，构建多个单语言异构信息图；对所有单语言异构信息图进行节点级对齐和语义级对齐，获得多语言异构信息图；聚焦于学习消息之间的相关性，通过消息的公共邻居将多语言异构信息图转换为多语言同构信息图；对最终的多语言同构消息图进行聚类，产生消息簇并将其输出，即为检测得到的社交事件。本发明能够实现面向包括大量低资源语言在内的多语言的社交事件检测，提高检测精准度。
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公开(公告)号：CN109902183B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910116419.6
申请日：2019-02-13
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明提出一种基于多样图注意力机制的知识图谱嵌入方法，包括以下步骤：步骤1，知识图谱数据预处理，将传统知识图谱根据模型需求预处理为结构化数据；步骤2，建立实体注意力机制，所述建立实体注意力机制方式为通过使用多样图注意力机制，利用n个注意力头与自注意力在邻接图上来学习实体的向量表示；步骤3，建立关系注意力机制，所述建立关系注意力机制通过使用多样图注意力机制，利用n个注意力头与自注意力在关系图上学习实体的向量表示；步骤4，在关系图谱中进行多关系数据的建模；步骤5，模型训练，获得知识图谱中所有关系的向量化表示。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113312843B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110589792.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明通过人工智能领域的方法，尤其是长序列时空预测领域，实现了一种大型多变压器极限负载预测系统。系统分为编码器和解码器两部分，所述编码器是使用结合了历史相关性信息的邻接矩阵数据以及加入了位置编码与额外编码的时序数据，并通过采用了邻近空间结构感知增强后的注意力机制，得到的时空特征表征经过多层编码器后输出至解码器；所述解码器是由非自回归预测器构成，使用一步推理这种高效的预测方式对未来一段时间内的多电网负载进行预测。在大型多变压器极限负载预测的工业场景下的落地。使用计算机的深度学习算法对大型多变压器的历史负载进行分析，并对未来一段时间内的极限负载进行预测，加强了模型在多电网负载长期预测中的能力。
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公开(公告)号：CN113313684B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110589841.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明通过视频流处理和自监督对比学习领域的方法，实现了一种暗光条件下基于视频的工业缺陷检测系统。系统整体分为三层，分别为视频输入层、模型层以及结果输出层；所述模型层采用基于视频流自监督对比学习训练的模型，由一个视频预处理阶段以及预训练的自监督对比学习模型构成，最终由所述预训练的自监督对比学习模型向结果输出层输出带有目标框的视频流数据，所述视频输入层接入视频流采集设备，所述结果输出层将带有目标框的视频流数据输出。上述系统能够在不同暗光条件下以较高的速率和准确率对工业缺陷进行目标检测；并且能够在少量数据标注的情况下进行自监督的对比训练，减少标注成本。
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公开(公告)号：CN111191462B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201911396048.8
申请日：2019-12-30
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于链路预测实现跨语言知识空间实体对齐方法和系统，其通过跨语言知识空间三元组融合、知识空间表示学习、预测新对齐实体对、自学习添加新的训练数据四个步骤生成经过预测的实体对，针对少量的训练语料，设计简单基于链路预测的方法预测新的实体对，进行跨语言知识空间融合，在此基础上提高两个知识空间中数据融合中，判断跨语言知识空间的实体对是否是同一个实体的效率，方法模型的设计较为轻便，且其节约了标注的人力。
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公开(公告)号：CN113313684A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110589841.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明通过视频流处理和自监督对比学习领域的方法，实现了一种暗光条件下基于视频的工业缺陷检测系统。系统整体分为三层，分别为视频输入层、模型层以及结果输出层；所述模型层采用基于视频流自监督对比学习训练的模型，由一个视频预处理阶段以及预训练的自监督对比学习模型构成，最终由所述预训练的自监督对比学习模型向结果输出层输出带有目标框的视频流数据，所述视频输入层接入视频流采集设备，所述结果输出层将带有目标框的视频流数据输出。上述系统能够在不同暗光条件下以较高的速率和准确率对工业缺陷进行目标检测；并且能够在少量数据标注的情况下进行自监督的对比训练，减少标注成本。
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公开(公告)号：CN113313381A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110589775.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q30/06 , G06F16/901 , G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/00
Abstract: 本发明通过人工智能技术领域的方法，实现了一种用户交互敏感的动态图序列推荐系统。系统整体采用强化学习框架，数据输入为用户对商品带有时间戳的评分数据及用户自身的属性数据，系统的输出为连续多轮推荐产生的推荐商品序列，每一轮的推荐结果均为智能体在观察过经由动态图建模的系统环境后，基于动态图环境的状态表征、商品表征、用户对于商品的实时兴趣以及用户属性信息来做出最优推荐决策。系统的运算过程依次分为五个模块，采用强化学习中离线训练方式进行训练，使用小批量梯度下降方法优化参数，并利用图神经网络和自注意力机制建模了环境状态，能够基于实时全局环境状态生成推荐策略得到推荐，具有强实时性、高动态性和可扩展性。
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