-
公开(公告)号：CN105338408A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510873486.4
申请日：2015-12-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N21/466 , H04N21/25
CPC classification number: H04N21/4668 , H04N21/251
Abstract: 本发明提供了一种基于时间因子的视频推荐方法，通过采集用户对视频的操作评分信息，并且记录下每次操作的时间，构造出相应的“用户-视频”评分矩阵，分别通过时间跨度、时间序列、时间周期等三个不同时间角度，对用户的操作行为进行分析，从而建立用户的兴趣模型，其中：(1)时间跨度：距离上次观看视频的时间跨度越大，用户对该视频的兴趣就会越小；(2)时间序列：用户观看视频的顺序意味着视频之间存在内在联系；(3)时间周期：用户对视频的视频并不仅仅一次，每一次都对下一次产生影响；最后系统根据用户最近的兴趣所在向用户推荐感兴趣的视频。本发明综合考虑了时间的各个角度，所构建出的兴趣模型能够较好地适应用户兴趣偏移。
-
公开(公告)号：CN104573855A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410818220.5
申请日：2014-12-24
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06Q10/063112
Abstract: 本发明公开了一种基于二分图的满足时序约束的迭代增量式的最大派工方法。首先对一组等待派工的任务进行排序，计算两两之间的冲突或时序关系，得到一个冲突矩阵；对每一个任务，根据能力和时间的约束，分别计算出一个可选人员子集，再合并成人员总集；并使用“分身”技术，以达到迭代增量派工的目的。然后利用冲突矩阵，构造时序二分图，图的左边是有序的任务节点，右边则是含有“分身”的人员节点。最后，使用匈牙利算法得到时序二分图的最大匹配，根据优化规则挑选最优解作为派工的结果。本发明充分考虑了派工过程中的各种约束条件，派工结果更加精确合理，智能化水平高。针对派工问题的时序性特点，通过迭代增量式的派工，大大提高了工作效率。
-
公开(公告)号：CN105338408B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510873486.4
申请日：2015-12-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N21/466 , H04N21/25
Abstract: 本发明提供了一种基于时间因子的视频推荐方法，通过采集用户对视频的操作评分信息，并且记录下每次操作的时间，构造出相应的“用户‑视频”评分矩阵，分别通过时间跨度、时间序列、时间周期等三个不同时间角度，对用户的操作行为进行分析，从而建立用户的兴趣模型，其中：(1)时间跨度：距离上次观看视频的时间跨度越大，用户对该视频的兴趣就会越小；(2)时间序列：用户观看视频的顺序意味着视频之间存在内在联系；(3)时间周期：用户对视频的视频并不仅仅一次，每一次都对下一次产生影响；最后系统根据用户最近的兴趣所在向用户推荐感兴趣的视频。本发明综合考虑了时间的各个角度，所构建出的兴趣模型能够较好地适应用户兴趣偏移。
-
公开(公告)号：CN104573855B
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201410818220.5
申请日：2014-12-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二分图的满足时序约束的迭代增量式的最大派工方法。首先对一组等待派工的任务进行排序，计算两两之间的冲突或时序关系，得到一个冲突矩阵；对每一个任务，根据能力和时间的约束，分别计算出一个可选人员子集，再合并成人员总集；并使用“分身”技术，以达到迭代增量派工的目的。然后利用冲突矩阵，构造时序二分图，图的左边是有序的任务节点，右边则是含有“分身”的人员节点。最后，使用匈牙利算法得到时序二分图的最大匹配，根据优化规则挑选最优解作为派工的结果。本发明充分考虑了派工过程中的各种约束条件，派工结果更加精确合理，智能化水平高。针对派工问题的时序性特点，通过迭代增量式的派工，大大提高了工作效率。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.021 seconds)
