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公开(公告)号：CN107480213B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201710624691.6
申请日：2017-07-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时序文本网络的社区检测与用户关系预测方法，包括：基于原始数据构建时序文本网络；针对时序文本网络，构建基于关系图模型的生成模型；利用梯度下降法构建生成模型的推断过程；根据模型的推断过程，对时序文本网络进行训练，提取出社区信息以及社区间的关系；根据提取出的社区信息，进行网络节点间的连接预测。本发明构建了全新的社区检测方法，并提出了社区相关度的概念，大幅提升了社区检测的准确性和解释性。
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公开(公告)号：CN113485346A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110801080.0
申请日：2021-07-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人在核事故复杂环境中的自主导航方法，涉及核工程与核技术领域，该方法包括如下步骤：对辐射场分布地图进行处理，进行栅格化，得到辐射代价地图；对环境点云地图进行处理，投影成灰度图像，处理获得图像梯度，得到坡度代价地图；将辐射代价地图与坡度代价地图叠加，得到多层代价地图；根据环境点云地图以及当前雷达数据，利用Scan Context算法进行定位，获得机器人在环境中的位置；根据多层代价地图和定位信息，使用改进A*算法规划合理路径，使机器人到达目标位置。本发明可以在核事故复杂环境下同时考虑多种因素，为机器人规划安全高效的路径，实现安全可靠的自主导航。
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公开(公告)号：CN107515854A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710625669.3
申请日：2017-07-27
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06F17/279 , G06F17/30734 , G06N5/041 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于带权时序文本网络的时序社区以及话题的检测方法，包括：基于原始数据构建带权时序文本网络；针对带权时序文本网络，构建基于主题模型的生成模型；利用吉布斯采样方法构建生成模型的推断过程；根据模型的推断过程，对带权时序文本网络进行训练，提取出社区信息，主题信息，社区与主题的对应关系，用户在社区内影响力与参与度随时间变化特性；根据提取出的信息，对用户行为进行预测。本发明对时序文本网络中的时间信息和权重信息了进行全新建模，考虑了网络中边的时间信息并对其进行了连续性建模，对带权时序网络进行了全面建模，有利于了解社区在时间尺度上的变化与发展与个人关于社区在时间尺度上的发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106372147B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201610757401.0
申请日：2016-08-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/34
Abstract: 本发明提供了一种基于文本网络的异构主题网络构建和可视化方法，包括：步骤1：基于原始数据集构建文本网络；步骤2：针对文本网路，构建基于主题模型的生成模型；步骤3：利用变分期望最大化算法构建生成模型的推断过程；步骤4：根据模型的推断过程，对文本网络进行训练，提取出词主题、文章主题以及主题之间的关系；步骤5：利用可视化工具展示异构主题网络。本发明构建了全新的异构主题网络，从而使得用户可以快速地建立对文本网络的认识。
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公开(公告)号：CN106372147A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610757401.0
申请日：2016-08-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于文本网络的异构主题网络构建和可视化方法，包括：步骤1：基于原始数据集构建文本网络；步骤2：针对文本网路，构建基于主题模型的生成模型；步骤3：利用变分期望最大化算法构建生成模型的推断过程；步骤4：根据模型的推断过程，对文本网络进行训练，提取出词主题、文章主题以及主题之间的关系；步骤5：利用可视化工具展示异构主题网络。本发明构建了全新的异构主题网络，从而使得用户可以快速地建立对文本网络的认识。
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公开(公告)号：CN113485346B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110801080.0
申请日：2021-07-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人在核事故复杂环境中的自主导航方法，涉及核工程与核技术领域，该方法包括如下步骤：对辐射场分布地图进行处理，进行栅格化，得到辐射代价地图；对环境点云地图进行处理，投影成灰度图像，处理获得图像梯度，得到坡度代价地图；将辐射代价地图与坡度代价地图叠加，得到多层代价地图；根据环境点云地图以及当前雷达数据，利用Scan Context算法进行定位，获得机器人在环境中的位置；根据多层代价地图和定位信息，使用改进A*算法规划合理路径，使机器人到达目标位置。本发明可以在核事故复杂环境下同时考虑多种因素，为机器人规划安全高效的路径，实现安全可靠的自主导航。
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公开(公告)号：CN107515854B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201710625669.3
申请日：2017-07-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于带权时序文本网络的时序社区以及话题的检测方法，包括：基于原始数据构建带权时序文本网络；针对带权时序文本网络，构建基于主题模型的生成模型；利用吉布斯采样方法构建生成模型的推断过程；根据模型的推断过程，对带权时序文本网络进行训练，提取出社区信息，主题信息，社区与主题的对应关系，用户在社区内影响力与参与度随时间变化特性；根据提取出的信息，对用户行为进行预测。本发明对时序文本网络中的时间信息和权重信息了进行全新建模，考虑了网络中边的时间信息并对其进行了连续性建模，对带权时序网络进行了全面建模，有利于了解社区在时间尺度上的变化与发展与个人关于社区在时间尺度上的发展。
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公开(公告)号：CN107480213A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710624691.6
申请日：2017-07-27
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30705 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于时序文本网络的社区检测与用户关系预测方法，包括：基于原始数据构建时序文本网络；针对时序文本网络，构建基于关系图模型的生成模型；利用梯度下降法构建生成模型的推断过程；根据模型的推断过程，对时序文本网络进行训练，提取出社区信息以及社区间的关系；根据提取出的社区信息，进行网络节点间的连接预测。本发明构建了全新的社区检测方法，并提出了社区相关度的概念，大幅提升了社区检测的准确性和解释性。
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