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公开(公告)号：CN105912646B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610218405.1
申请日：2016-04-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/953 , G06F16/906
Abstract: 本发明涉及一种基于多样性和比例特性的关键词检索方法，对用户所输入的关键词和自然数l，然后根据关键词与各元组信息之间的链接关系，运用算法返回给用户l条最全面的基于关键词的元组信息。步骤一：受链接分析算法PageRank的启发，设计静态离线排序评价分数，生成所有节点的初始值；步骤二：输入关键词生成备选的OS；步骤三：输入自然数l根据得到的OS用k‑LASP算法生成最终含有l个节点的以DS为根的树。经实验结果证明，本方法得到的实验效果显著。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105912646A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610218405.1
申请日：2016-04-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867
Abstract: 本发明涉及一种基于多样性和比例特性的关键词检索方法，对用户所输入的关键词和自然数l，然后根据关键词与各元组信息之间的链接关系，运用算法返回给用户l条最全面的基于关键词的元组信息。步骤一：受链接分析算法PageRank的启发，设计静态离线排序评价分数，生成所有节点的初始值；步骤二：输入关键词生成备选的OS；步骤三：输入自然数l根据得到的OS用k?LASP算法生成最终含有l个节点的以DS为根的树。经实验结果证明，本方法得到的实验效果显著。
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公开(公告)号：CN106951517B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201710163193.6
申请日：2017-03-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/33
Abstract: 本发明公开了狭隘范围内文献的多样性查询方法，以期要得到k条基于关键词的多样性文献，方法的实现步骤如下：步骤一：构建数据关系，设计静态离线排序评价分数；步骤二：输入关键词生成备选的OS；步骤三：根据得到的OS，选取评价分数最高的元组，根据已选择的分数最高节点对其他剩余节点进行文本相似性和关联多样性削弱，再根据文本相似性和关联多样所占的权重返回给用户k条全面的信息。
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公开(公告)号：CN106649846A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611254804.X
申请日：2016-12-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了基于多样性的地理空间兴趣点检索方法，以期要得到前k个空间位置，方法的实现步骤如下：步骤一：对于给定的位置点或位置点与关键词的组合进行初始化排序；步骤二：根据选择的分数最高的节点所在的地理位置对其他节点进行地理空间的削弱；步骤三：当不满足结束条件时，选择新节点；综上，计算出R中剩余节点通过对文本和空间的削弱后的新的分数，再从中选出分数最高的节点。最终对用户所输入的位置点或位置点与关键词的组合，运用算法得到前k个空间位置，再根据文本与空间位置所占的权重返回给用户k条最全面的信息。
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公开(公告)号：CN106649846B
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201611254804.X
申请日：2016-12-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了基于多样性的地理空间兴趣点检索方法，以期要得到前k个空间位置，方法的实现步骤如下：步骤一：对于给定的位置点或位置点与关键词的组合进行初始化排序；步骤二：根据选择的分数最高的节点所在的地理位置对其他节点进行地理空间的削弱；步骤三：当不满足结束条件时，选择新节点；综上，计算出R中剩余节点通过对文本和空间的削弱后的新的分数，再从中选出分数最高的节点。最终对用户所输入的位置点或位置点与关键词的组合，运用算法得到前k个空间位置，再根据文本与空间位置所占的权重返回给用户k条最全面的信息。
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公开(公告)号：CN106951517A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710163193.6
申请日：2017-03-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/3331
Abstract: 本发明公开了狭隘范围内文献的多样性查询方法，以期要得到k条基于关键词的多样性文献，方法的实现步骤如下：步骤一：构建数据关系，设计静态离线排序评价分数；步骤二：输入关键词生成备选的OS；步骤三：根据得到的OS，选取评价分数最高的元组，根据已选择的分数最高节点对其他剩余节点进行文本相似性和关联多样性削弱，再根据文本相似性和关联多样所占的权重返回给用户k条全面的信息。
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