公开(公告)号：CN102495837A

公开(公告)日：2012-06-13

申请号：CN201110339200.6

申请日：2011-11-01

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 鲁凯 ,  王斌 ,  史亮 ,  李文娜 ,  李锐 ,  徐飞

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供一种数字信息推荐预测模型的训练方法和系统，该方法包括：1)接收打分数据；2)确定数字信息的不同类别，每个类别中包括多个项目，其中所述类别之间存在关联关系；3)基于所述关联关系建立所述模型并训练获得所述模型，其中所述模型中包括一个或多个和集合相关的参数，其中所述集合为与一个类别的项目相关的另一个类别的项目的集合或者多个与一个类别的项目相关的另一个类别的项目的集合的并集。上述训练的预测模型可以有效的在实际推荐中缓解用户打分数不足造成的可利用打分数据严重稀疏的问题，具有很好的推荐效果。

公开(公告)号：CN102663129A

公开(公告)日：2012-09-12

申请号：CN201210125157.8

申请日：2012-04-25

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 徐安莹 ,  吉宗诚 ,  徐飞 ,  王斌

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供一种深度问答方法，包括：步骤1、接收提问数据；步骤2、在知识库数据库中进行第一检索；所述知识库数据库包括百科中的事实性信息；和步骤3、在自定义数据集中进行第三检索，包括：步骤3.1、基于句型模式集，利用机器学习的方法给所述问题分类，确定问题的句型模式；和步骤3.2、用句型模式匹配问题，得到第二类关键字，用第二类关键字检索自定义数据集。与上述方法相对应的，本发明还提供一种医学检索系统，包括：输入模块；第一检索模块，用于检索知识库数据库；所述知识库数据库包括百科中的事实性信息；第三检索模块，用于检索自定义数据集。

公开(公告)号：CN102495837B

公开(公告)日：2014-05-07

申请号：CN201110339200.6

申请日：2011-11-01

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 鲁凯 ,  王斌 ,  史亮 ,  李文娜 ,  李锐 ,  徐飞

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供一种数字信息推荐预测模型的训练方法和系统，该方法包括：1)接收打分数据；2)确定数字信息的不同类别，每个类别中包括多个项目，其中所述类别之间存在关联关系；3)基于所述关联关系建立所述模型并训练获得所述模型，其中所述模型中包括一个或多个和集合相关的参数，其中所述集合为与一个类别的项目相关的另一个类别的项目的集合或者多个与一个类别的项目相关的另一个类别的项目的集合的并集。上述训练的预测模型可以有效的在实际推荐中缓解用户打分数不足造成的可利用打分数据严重稀疏的问题，具有很好的推荐效果。

公开(公告)号：CN102508894B

公开(公告)日：2014-05-07

申请号：CN201110339736.8

申请日：2011-11-01

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 鲁凯 ,  王斌 ,  史亮 ,  李文娜 ,  李锐 ,  徐飞

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供一种数字信息推荐预测模型的训练方法和系统，该方法包括：1)接收打分数据；2)建立模型并利用所述打分数据训练所述模型，其中所述模型中包括打分时间段对用户的影响参数。本发明所训练的预测模型考虑到用户打分的时间与所打分数之间的规律性关系，具有较好的推荐效果。

公开(公告)号：CN102508894A

公开(公告)日：2012-06-20

申请号：CN201110339736.8

申请日：2011-11-01

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 鲁凯 ,  王斌 ,  史亮 ,  李文娜 ,  李锐 ,  徐飞

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供一种数字信息推荐预测模型的训练方法和系统，该方法包括：1)接收打分数据；2)建立模型并利用所述打分数据训练所述模型，其中所述模型中包括打分时间段对用户的影响参数。本发明所训练的预测模型考虑到用户打分的时间与所打分数之间的规律性关系，具有较好的推荐效果。