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公开(公告)号：CN113268951B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202110479095.X
申请日：2021-04-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/08
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公开(公告)号：CN115659021A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211304171.4
申请日：2022-10-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种融合知识图谱与神经协同过滤的图书推荐方法，本方法构建并训练知识图谱任务模型、图书推荐任务模型，通过执行知识图谱任务模型、图书推荐任务模型，分别获得各图书所对应的分数、预测用户点击率，完成对用户的针对性图书推荐；本发明通过知识图谱嵌入协助完成图书推荐任务，采用知识图谱任务和推荐任务交替学习的方式确定最优参数，缓解数据稀疏性问题；引入神经协同过滤模型NCF根据用户与图书的特征交互挖掘出用户可能感兴趣的图书，提升图书推荐的准确度。
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公开(公告)号：CN114491242A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210003318.X
申请日：2022-01-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F17/16 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于隐特征和评分的物品推荐算法，包括：对输入数据进行处理，提取用户评分数据，构建用户‑物品评分矩阵；引入活跃度惩罚因子，计算协同过滤算法的相似度；引入时间因素和惩罚因子惩罚活跃用户，计算基于时间权重的皮尔逊相似度；基于引入的一个物品流行度权重因子，采用指数函数代替两个物品间的流行度差异融入皮尔逊相似度计算中；利用两个相似度的加权和作为最终的相似度，并从大到小排序，得到和物品最相似的前k个物品构成相似物品集合；引入一个时间权重函数，计算用户对未评物品的预测兴趣度并进行排序，把前N个物品推荐给用户。本发明可实现个性化推荐，提高推荐的准确性和用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN113158077A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110387174.8
申请日：2021-04-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于用户画像的学术资源推荐方法，包括以下步骤：步骤1：在用户基本信息和行为特征的基础上，引入学术人格维度构建多维度的用户画像维度图；步骤2：通过调查问卷的方式，获取用户数据；步骤3：依据构建好的用户画像纬度图和收集到的用户数据，采用热编码算法建立用户属性向量，以及采用TF‑IDF算法提取用户交互过的学术资源关键词，建立研究领域向量；步骤4：根据用户属性向量和研究领域向量，计算用户间的余弦相似度，找到每位用户的最相似用户集；步骤5：基于用户的协同过滤算法，将最相似用户交互过的学术资源推荐给待推荐用户，生成每位用户的学术资源推荐列表；本发明从多个维度分析学术用户画像，构建学术用户画像模型，为学术资源推荐服务的构建提供新思路。
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公开(公告)号：CN108460010A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810043546.3
申请日：2018-01-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于情感分析的综合评分模型实现方法，该方法在结合用户评分和影评情感倾向性分析计算出一个更加贴近用户真实意愿的评分，并构建影评评分模型，最终得到一个更加准确的电影得分。该方法在构建综合评分模型，本发明利用改进了IG特征选择算法及TF-IDF特征权重算法进行文本处理，文本处理准确度得到提升。该方法在综合用户评分的基础上，结合用户影评的情感分析，能够更为准确的读懂观众对电影的真实评论。该方法能够有效地对电影进行一个更加准确的评分，供用户做出观影决策，也可用于预测电影票房，协助影院排片。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106649622A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611102293.X
申请日：2016-12-05
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06F17/30958 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种群体间的影响力的评估实现方法，该方法是通过定义网络群体的影响力的相关概念，计算得到群体影响力算法。该方法定义了群体间影响力以及群体间影响力的作用范围和机制，采用了复杂网络的理论，利用节点间的相互影响力关系，推导出群体间的影响力模型以及计算公式，适用于一般的群体影响力的计算以及评估，具有一定的普适性。该方法从群体间的拓扑关系出发，给出了四种群体拓扑关系下的群体间影响力的计算方法，为进一步研究群体影响力以及群体行为提供了可研究的模型和新思路。
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公开(公告)号：CN113469610B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110590111.2
申请日：2021-05-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0835 , G06F16/29 , G06Q30/0601 , G06Q50/12
Abstract: 本发明公开了一种基于骑手平均等餐时间的最短路径优化方法，步骤如下：设计时间成本与惩罚成本模型；读取订单信息；设置约束条件，先取餐再送餐；建立符合约束条件的路径矩阵；读取骑手在某商家的等餐时间历史数据；建立商家的平均等餐时间矩阵；查询骑手、商家和客户之间的骑行时间；建立骑行时间矩阵；利用深度优先遍历算法；将得到的最短路径规划推荐给骑手。本发明通过考虑骑手平均等餐时间的因素，优化最短路径，降低惩罚成本，开发出骑手骑行时成本最低的路径推荐系统，缩短了骑手的取送餐时间，降低了订单超时的风险，增加了骑手的收益，符合客户、骑手和平台的利益要求，节约了社会资源。
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公开(公告)号：CN113469610A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110590111.2
申请日：2021-05-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骑手平均等餐时间的最短路径优化方法，步骤如下：设计时间成本与惩罚成本模型；读取订单信息；设置约束条件，先取餐再送餐；建立符合约束条件的路径矩阵；读取骑手在某商家的等餐时间历史数据；建立商家的平均等餐时间矩阵；查询骑手、商家和客户之间的骑行时间；建立骑行时间矩阵；利用深度优先遍历算法；将得到的最短路径规划推荐给骑手。本发明通过考虑骑手平均等餐时间的因素，优化最短路径，降低惩罚成本，开发出骑手骑行时成本最低的路径推荐系统，缩短了骑手的取送餐时间，降低了订单超时的风险，增加了骑手的收益，符合客户、骑手和平台的利益要求，节约了社会资源。
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公开(公告)号：CN107291083A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710606647.2
申请日：2017-07-24
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G05D1/0242 , G05D1/0253 , G05D1/0285 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了小型快递驿站智能仓储机器人系统和方法，该系统包括固定的人机交互系统和可移动的仓储机器人，它们之间通过无线信号交互信息。人机交互系统包括货物数据库，触摸显示屏，验证摄像机和无线通信模块。货物数据库里存储着快递驿站内所有货物包裹的信息和其所在地点具体位置；触摸显示屏用于人机间数据交换，每一位客户都可以选择快递取件/寄件从而刷新数据库内信息；验证摄像机拍摄包裹上快递单和取货人身份证件，用于包裹出库的验证信息审核；无线通信模块既用于人机交互系统的网络连接，又用于给仓储机器人发送取货/送货指令。该系统提高了快递取件/寄件的效率，能帮助客户节省大量寻货取货的时间。
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