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公开(公告)号：CN106095776B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201610357421.9
申请日：2016-05-25
申请人： 中山大学 , 广州中大南沙科技创新产业园有限公司 , 广州智海纵横信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/9535
摘要： 本发明提供一种对用户进行主题挖掘和应用推荐的方法，该方法先定量计算出衡量用户所安装的某个应用对用户主题贡献的权重，根据权重来建立用户选择应用安装的模型，然后再计算出建立好的模型的参数即可模拟用户选择应用的过程并向用户推荐其意向的应用软件，实现了根据用户的安装应用列表挖掘出用户和应用的潜在特征的功能，以及对用户推荐其较感兴趣的应用的功能。
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公开(公告)号：CN105654505B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510971312.1
申请日：2015-12-18
申请人： 中山大学 , 广州智海纵横信息科技有限公司 , 广州中大南沙科技创新产业园有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于超像素的协同跟踪算法和系统。本发明提供的方法将结合全局判断和局部判断来确定候选图像内是否包含有目标区域，因此能解决目标区域被遮挡的跟踪问题，同时，通过引入更新策略，使得该方法可以适应目标区域在跟踪过程中各种外观变化，其准确性、适用性大大提高。
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公开(公告)号：CN106528771A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610974870.8
申请日：2016-11-07
申请人： 中山大学 , 广州中大南沙科技创新产业园有限公司 , 广州智海纵横信息科技有限公司
CPC分类号： G06F17/3071 , G06K9/6269
摘要： 本发明提供一种快速的结构化支持向量机文本分类优化算法，该算法针对不平衡数据集的文本分类任务，用精确率、召回率、AUC等性能评估方法直接优化大类性能评价指标，该方法不同于大多数传统的文本分类算法：代替学习一个单一规则来预测单个样本的标签，该方法将学习问题形式化为在数据集中的所有样本上的一个多元预测问题，区别于传统方法将降低总体分类错误率为目标的思想，提高在文本数据集不平衡情况下的分类精度，有效提高分类性能；参考基于Structural SVM的稀疏逼近算法，该方法不仅有较好的时间复杂度，可以用于从精确率、召回率计算出来的评价指标，如F值，以及AUC的优化，降低了时间复杂度并获得了更好的效果。
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公开(公告)号：CN106127218A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610363553.2
申请日：2016-05-25
申请人： 中山大学 , 广州中大南沙科技创新产业园有限公司 , 广州智海纵横信息科技有限公司
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6226 , G06K9/6297
摘要： 本发明提供一种基于张量展开的多视图谱聚类算法，该发明基于张量表示所有的视图数据，利用张量的n‑Mode乘法进行展开，分析多视图数据的多维约束关系(高维结构信息)并借鉴低秩矩阵表示和稀疏表示的思想来保存关键结构信息，从而建立基于张量展开的求解模型。另外，考虑到实际获取数据过程中的噪声问题，增加噪声张量进行抗噪处理。由于该优化问题存在非凸的低秩约束条件，直接求解困难，需要对优化目标进行凸松弛，再使用ADMM算法进行优化求解。一些真实数据集的实验结果表明，本发明可有效提高多视图谱聚类的效果。
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公开(公告)号：CN106056527A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610357250.X
申请日：2016-09-05
申请人： 中山大学 , 广州中大南沙科技创新产业园有限公司 , 广州智海纵横信息科技有限公司
IPC分类号： G06T1/00
摘要： 本发明提供一种基于混合型平衡二阶可逆二维细胞自动机图像加密方法，该方法对需加密图像I的RGB三个通道进行像素置乱得到一个N×24M的0‑1矩阵I’；将N×24M的0‑1矩阵I’矩阵分成若干8×16的0‑1矩阵分组；构造混合型平衡二阶可逆二维细胞自动机对每个矩阵分组进行加密迭代；将加密后的分组组合成为加密后图像。
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公开(公告)号：CN105955797A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610281593.2
申请日：2016-04-28
申请人： 中山大学 , 广州智海纵横信息科技有限公司 , 广州中大南沙科技创新产业园有限公司
CPC分类号： G06F9/455 , G06F9/3877
摘要： 本发明涉及一种基于GPU的社会力模型人群实时仿真方法。包括：S1.设行人的受力感知范围；S2.根据当前场景的结构信息和行人受力感知范围，采用均匀网格分割法来划分虚拟场景，得到网格化的场景；S3.根据已分割好的场景，在行人受力感知范围内对与当前行人所在网格相邻的8个近邻网格中的行人进行并行化查询获得其他行人的分布信息；S4.根据行人受力感知范围内其他行人的分布信息并行化计算行人间相互作用力；S5.根据社会力模型的思想，CPU串行化计算行人的自驱力、行人与障碍物之间的作用力，结合行人间相互作用力，计算出当前行人新的速度和位置信息，完成群体的更新工作。本发明大大降低了算法的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN106446161A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610848220.9
申请日：2016-09-23
申请人： 中山大学 , 广州中大南沙科技创新产业园有限公司 , 广州智海纵横信息科技有限公司
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明提供一种使用Hadoop的极大频繁子图挖掘方法，该方法通过使用Hadoop来挖掘极大频繁子图，将频繁子树与候选边结合后，通过已保存的中间结果来判断其是否频繁并产生极大频繁子图，而不需要再次遍历数据库，极大频繁子图极大地降低了输出数量，可以在大数据的情况下挖掘极大频繁子图，同时由于生成的候选集只包括频繁子树及其候选边，降低了运行时间。
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公开(公告)号：CN106484876A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610895889.3
申请日：2016-10-13
申请人： 中山大学 , 广州中大南沙科技创新产业园有限公司 , 广州智海纵横信息科技有限公司 , 广东东软学院
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/9535
摘要： 本发明提供一种基于典型度和信任网络的协同过滤推荐方法，该方法使用稠密的用户典型度矩阵和项目典型度矩阵代替原有稀疏的评分矩阵，并融合用户间的信任网络对传统协同过滤推荐算法的改进。通过使用项目在项目集中的典型度矩阵和用户在喜爱某类项目集的用户集上的典型度矩阵，缓解传统协同过滤推荐算法中由于用户评分数据数量少的稀疏性问题，融合用户信任网络进一步提高推荐精度，同时实现数据降维。推荐结果能够充分融合用户的社会信任关系对相似用户兴趣的影响。
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公开(公告)号：CN106250828A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610586435.8
申请日：2016-07-22
申请人： 中山大学 , 广州智海纵横信息科技有限公司 , 广州中大南沙科技创新产业园有限公司
CPC分类号： G06K9/00778 , G06K9/4642 , G06K2009/4666
摘要： 本发明公开一种基于改进的LBP算子的人群计数方法，采用基于圆形领域的自适应尺度的旋转不变等价模式的ASLBP算子描述图像的局部纹理特征实现人群计数。采用基于透视归一化图的自适应分块方案，对块提取旋转等价不变的LBP特征算子，特征提取中用灰度变化度确定自适应半径，根据半径确定采样频率，最后对块的归一化的特征描述符，联合BOF特征袋模型，形成场景的特征描述向量；最后用SVR支持向量回归机对图像的特征和场景中的人数之间的映射关系进行回归学习，用训练得到的模型对未知的图像中的人数进行预测。本方法具有良好的实时性，较好的准确度。可用于安防监控等领域。
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公开(公告)号：CN106096623A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610357598.9
申请日：2016-05-25
申请人： 中山大学 , 广州中大南沙科技创新产业园有限公司 , 广州智海纵横信息科技有限公司
CPC分类号： G06K9/6267 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供一种犯罪识别与预测方法，该方法采用数据挖掘中数据预处理方法，针对犯罪信息诸如日期、街道地址、犯罪警区、星期、犯罪类别、犯罪说明、判刑处理等进行重构属性、特征提取、特征选择、挖掘出犯罪信息之间的关联性、产生最大化差异的特征因子及其与犯罪结果即犯罪类型之间的关联；然后构建融合了高斯朴素贝叶斯、神经网络、Logistic回归、正则回归、K近邻、随机森林、支持向量机、XGBoost学习算法的模型，得到基于加权投票分类器突出分类及聚类效果良好的元分类器进而对重构后数据进行分析处理识别及预测出城市未来的犯罪情况、绘制出城市个性犯罪图谱，进而达到促进和规范城市治安及管理的效果。
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