一种基于信息安全专业社交网络平台的推荐算法

    公开(公告)号:CN103106285B

    公开(公告)日:2017-02-08

    申请号:CN201310068104.1

    申请日:2013-03-04

    Abstract: 本发明涉及一种基于信息安全专业社交网络平台的推荐算法,主要由以下步骤组成:(1)收集用户偏好:从用户的行为和偏好中发现规律,并基于此给予推荐,收集用户的偏好信息是系统推荐效果基础的决定因素,用户采用各种方式向系统提供自己的偏好信息;(2)分析内容特性:当已经对用户行为进行分析得到用户喜好后,根据用户喜好计算相似用户和物品,然后基于相似用户或者物品进行推荐;(3)相似度的计算。本发明有益效果为:实现了建立更好的推荐模式,让用户体验到他所关注的人才圈子内推荐的内容更加个性化;本算法混合单纯的协同过滤和基于内容的方法,提升了性能,可以提供更准确的推荐,也可以克服一些推荐系统中,如冷启动和稀疏性问题的常见问题。

    一种基于云服务的消息队列流处理方法

    公开(公告)号:CN103118138A

    公开(公告)日:2013-05-22

    申请号:CN201310068132.3

    申请日:2013-03-04

    Abstract: 本发明涉及一种基于云服务的消息队列流处理方法,主要包括:建立八个子系统结构,即门户子系统,终端接入子系统,内部版服务子系统,专业版服务子系统,大众版服务子系统,服务管理子系统,系统管理子系统,综合服务数据库子系统;建立消息队列构架作为系统核心。本发明有益效果为:可使基于消息队列的云推送作为一种服务,为最终用户开发平台或服务;具有一个开放的协议,定义用户和内容模型,它允许第三方编写双方可互操作的联邦服务器的实施和用户客户端;能够实现实时推送通知直接传递给大家,无论移动、台式机或媒体设备、可实现随时随地跨设备的推送,为开发商降低了成本和复杂性,同时为最终用户提供更大的便利和增值功能。

    一种基于云服务的消息队列流处理方法

    公开(公告)号:CN103118138B

    公开(公告)日:2016-02-10

    申请号:CN201310068132.3

    申请日:2013-03-04

    Abstract: 本发明涉及一种基于云服务的消息队列流处理方法,主要包括:建立八个子系统结构,即门户子系统,终端接入子系统,内部版服务子系统,专业版服务子系统,大众版服务子系统,服务管理子系统,系统管理子系统,综合服务数据库子系统;建立消息队列构架作为系统核心。本发明有益效果为:可使基于消息队列的云推送作为一种服务,为最终用户开发平台或服务;具有一个开放的协议,定义用户和内容模型,它允许第三方编写双方可互操作的联邦服务器的实施和用户客户端;能够实现实时推送通知直接传递给大家,无论移动、台式机或媒体设备、可实现随时随地跨设备的推送,为开发商降低了成本和复杂性,同时为最终用户提供更大的便利和增值功能。

    一种基于信息安全专业社交网络平台的推荐算法

    公开(公告)号:CN103106285A

    公开(公告)日:2013-05-15

    申请号:CN201310068104.1

    申请日:2013-03-04

    Abstract: 本发明涉及一种基于信息安全专业社交网络平台的推荐算法,主要由以下步骤组成:(1)收集用户偏好:从用户的行为和偏好中发现规律,并基于此给予推荐,收集用户的偏好信息是系统推荐效果基础的决定因素,用户采用各种方式向系统提供自己的偏好信息;(2)分析内容特性:当已经对用户行为进行分析得到用户喜好后,根据用户喜好计算相似用户和物品,然后基于相似用户或者物品进行推荐;(3)相似度的计算。本发明有益效果为:实现了建立更好的推荐模式,让用户体验到他所关注的人才圈子内推荐的内容更加个性化;本算法混合单纯的协同过滤和基于内容的方法,提升了性能,可以提供更准确的推荐,也可以克服一些推荐系统中,如冷启动和稀疏性问题的常见问题。

    一种民办教育机构信用评分系统及其构建方法

    公开(公告)号:CN109784731A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201910044881.X

    申请日:2019-01-17

    Abstract: 本发明公开了一种民办教育机构信用评分系统及其构建方法,收集多个民办教育机构的公共信用数据和行业数据,建立了一套特别用于民办教育机构的信用评分体系。首先用随机森林对所有指标进行初步筛选;其次根据专家意见建立多层次的指标结构;再以问卷形式集合专家对指标相对重要性的意见;之后通过模糊层次法将专家意见量化,形成各个指标的权重;然后用贝叶斯方法对一级指标的权重进行修正;最后通过逐层累乘计算各层次指标的综合权重值和分值。本发明结合了在民办教育机构这个具体的领域中专家多年的经验,构建了一套定量和定性结合起来的并符合实际的科学实用的指标体系。

    一种企业行业多标签分类方法

    公开(公告)号:CN109783818A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201910045591.7

    申请日:2019-01-17

    Abstract: 本发明公开了一种企业行业多标签分类方法,本发明根据行业关键词的提取,企业的经营范围涉及到多个行业的关键词的交叉情况下,并利用半监督和聚类的方法更新词库,利用深度学习的方法进行多行业标签分类。本发明利用了基于图的排序算法,K-means的聚类的方法、嵌入的词向量模型提取企业关键词,然后使用了双层的循环神经网络构建多层行业标签的自动标签模型,并借此使用半监督和聚类的方法更新行业关键词库,得到四层的级联行业标签体系,有利于解决人工标注的繁琐低效问题。

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