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公开(公告)号：CN111460314B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010036022.9
申请日：2020-01-14
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F16/9536 , G06F16/951
摘要： 本发明公开了一种基于三角划分的社交网络子图嵌入方法及系统，属于社交网络数据挖掘领域，包括：将用于表示社交网络的网络图划分为三角结构子图和桥接节点；以三角结构子图和桥接节点为虚拟节点，根据三角结构子图之间、桥接节点之间以及三角结构子图与桥接节点之间的连接关系建立虚拟节点之间的虚拟边，由虚拟节点和虚拟边构成转换图；采用随机游走策略对每一个虚拟节点进行上下文采用，以抽取出每个虚拟节点的上下文样本；将上下文样本依次输入到已训练好的词嵌入模型中，得到每一个虚拟节点的向量表示，从而将社交网络图中的三角子图嵌入到向量空间中。本发明能够将社交网络图中的三角子图嵌入到向量空间中，提高社交网络相关任务的准确度。
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公开(公告)号：CN101921210A
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN200910062615.6
申请日：2009-06-09
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： C07C235/56 , C07C231/02 , B01F17/42 , A61K47/16
摘要： 本发明提供了一种用作增溶剂或者分散剂的两亲性树枝状杯芳烃，在杯芳烃的上端连接有树枝状的聚氧乙烯醚链，在下端连接有烷基链，既能溶于非极性有机溶剂，又能溶于水中。这种两亲性杯芳烃能够使难溶于水的消炎止痛降热药萘普生以及布洛芬等在水中易于溶解，能使抗癌药物喜树碱在水中有效地分散，成为稳定的悬浊液。
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公开(公告)号：CN111091475B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201911279182.X
申请日：2019-12-12
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于非负矩阵分解的社交网络特征提取方法，属于网络科学领域。本发明通过两种矩阵分解的策略，将原始的高维的稀疏的网络数据编码为低维的稠密的向量，易于存储，其中，联合矩阵分解中Ul被所有视角共享，表示所有视角的一致性信息；独立矩阵分解中是每个视角私有的，表示各个视角的独特性信息。将原始网络的特征进一步抽象为特征向量，有利于提升后续的网络分析任务的性能。可以方便地进行并行计算，大大提升了后续任务的计算效率。多阶段的非负矩阵分解可以使得每一阶段的残差矩阵逐渐变得稀疏与低秩，从而矩阵分解的误差可以逐步降低，获得更好的网络表示学习效果。
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公开(公告)号：CN101921210B
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN200910062615.6
申请日：2009-06-09
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： C07C235/56 , C07C231/02 , B01F17/42 , A61K47/16
摘要： 本发明提供了一种用作增溶剂或者分散剂的两亲性树枝状杯芳烃，在杯芳烃的上端连接有树枝状的聚氧乙烯醚链，在下端连接有烷基链，既能溶于非极性有机溶剂，又能溶于水中。这种两亲性杯芳烃能够使难溶于水的消炎止痛降热药萘普生以及布洛芬等在水中易于溶解，能使抗癌药物喜树碱在水中有效地分散，成为稳定的悬浊液。
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公开(公告)号：CN111460314A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010036022.9
申请日：2020-01-14
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F16/9536 , G06F16/951
摘要： 本发明公开了一种基于三角划分的社交网络子图嵌入方法及系统，属于社交网络数据挖掘领域，包括：将用于表示社交网络的网络图划分为三角结构子图和桥接节点；以三角结构子图和桥接节点为虚拟节点，根据三角结构子图之间、桥接节点之间以及三角结构子图与桥接节点之间的连接关系建立虚拟节点之间的虚拟边，由虚拟节点和虚拟边构成转换图；采用随机游走策略对每一个虚拟节点进行上下文采用，以抽取出每个虚拟节点的上下文样本；将上下文样本依次输入到已训练好的词嵌入模型中，得到每一个虚拟节点的向量表示，从而将社交网络图中的三角子图嵌入到向量空间中。本发明能够将社交网络图中的三角子图嵌入到向量空间中，提高社交网络相关任务的准确度。
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公开(公告)号：CN111460275B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010042807.7
申请日：2020-01-15
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种面向社交网络的动态网络表示学习方法及系统，属于社交网络数据挖掘领域，包括：获取社交网络的动态网络在多个连续时间戳下的拉普拉斯矩阵；对于每一个拉普拉斯矩阵，由其对应的私有自编码器和共享自编码器分别进行网络表示学习，将两个网络表示结果拼接后输入对应的解编码器，还原出拉普拉斯矩阵；基于重构损失约束、相似性损失约束和差异损失约束构建损失函数，以最小化损失函数值为目标，在反向传播的过程中调整自编码器的模型参数，完成一次训练；重复直至满足终止条件；将最后一次训练的拼接结果作为对应时间戳下动态网络的最终表示结果。本发明能够提取动态网络结构的高阶非线性结构，并准确挖掘动社交网络的演化特征。
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公开(公告)号：CN102276514A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110022832.X
申请日：2011-01-20
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： C07D209/86 , C07F9/53 , C07F9/572 , C07D403/14 , C07D519/00 , C07D471/14 , C09K11/06 , H01L51/54
摘要： 本发明涉及一类以芴为中心单元结构的有机蓝色磷光主体材料及其制备方法和在有机电致发光蓝光器件(OLED)中的应用。该类材料以芴为主体结构，在芴的3,6,9位键联不同电子特性的基团，有效地缩小主体材料的共轭系统，增加化合物的有效分子量，而且使材料的三重态能量及玻璃化温度都得到一定程度的提高。另外化合物的极性可以通过推/拉电子基团加以调整，与常用的蓝色磷光主体材料4,4’-二(9-咔唑)-联苯(CBP)和N,N′-二咔唑基-1,3-苯(m-CP)相比较，在适当的极化率条件下，蓝色磷光OLED器件在高亮度条件下的效率滚降问题得到了有效的解决，可广泛应用于有机电致发光领域。
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公开(公告)号：CN116330645A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310422309.9
申请日：2023-04-19
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： B29C64/165 , B29C64/20 , B29C64/218 , B33Y10/00 , B33Y30/00
摘要： 本发明提出了一种3DP同步微轧打印的方法、应用及打印机，包括分切铸型三维模型得到若干打印层，并通过打印机依次进行材料粉末铺设压实、喷射粘接剂、压实整平打印层，形成铸型胚体后，固化烘干处理即可得到铸型；随着打印层的增压，辊轧压力会同步提高，这可有效提高胚体的致密性，胚体固化烘干时收缩率较小，所得到的铸型，具有良好的强度、气孔率和表面粗糙度；同时，材料粉末铺设、压实以及粘接剂喷射同步进行，打印层辊轧与喷头复位流程同步进行，这可有效的提高打印效率。
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公开(公告)号：CN111460275A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010042807.7
申请日：2020-01-15
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种面向社交网络的动态网络表示学习方法及系统，属于社交网络数据挖掘领域，包括：获取社交网络的动态网络在多个连续时间戳下的拉普拉斯矩阵；对于每一个拉普拉斯矩阵，由其对应的私有自编码器和共享自编码器分别进行网络表示学习，将两个网络表示结果拼接后输入对应的解编码器，还原出拉普拉斯矩阵；基于重构损失约束、相似性损失约束和差异损失约束构建损失函数，以最小化损失函数值为目标，在反向传播的过程中调整自编码器的模型参数，完成一次训练；重复直至满足终止条件；将最后一次训练的拼接结果作为对应时间戳下动态网络的最终表示结果。本发明能够提取动态网络结构的高阶非线性结构，并准确挖掘动社交网络的演化特征。
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公开(公告)号：CN111127233A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911364266.3
申请日：2019-12-26
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种社交网络无向有权图中用户核值计算方法，属于社交网络领域。包括：S1.计算社交网络无向有权图中每个用户节点所有邻居节点权重之和，初始化k为0；S2.判断该图中的用户节点是否都被删除，若是，结束，否则，进入S3；S3.找出图中所有邻居节点权重之和最低的用户节点u；S4.若u的所有邻居节点权重之和cd大于k，则u的核值为cd，并且k的值更新为u的核值，否则，u的核值为k；S5.从该图中删除u、与u相连的所有边，重新计算每个用户节点的所有邻居节点权重之和，进入步骤S2。本发明使用所有邻居节点权重之和度量用户节点的社交网络影响力，迭代减去所有邻居节点权重之和最小的节点直至核值计算完成，使得适用于社交网络无向有权图。
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