-
公开(公告)号：CN110399406B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN201910692048.6
申请日：2019-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/901
Abstract: 本公开提供了一种挖掘全局高效用序列模式的方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：确定序列数据库中的第一类项，其中第一类项是全局序列权重效用值高于第一阈值的项；确定序列数据库中各个序列的效用值链表；根据所确定的第一类项，从序列数据库挖掘至少一个候选的全局高效用序列模式并确定第一集合，其中第一集合包括至少一个候选的全局高效用序列模式、包括各个候选的全局高效用序列模式的序列的标识以及各个候选的全局高效用序列模式在相应序列中的效用值；以及根据各个序列的效用值链表和第一集合，从至少一个候选的全局高效用序列模式中挖掘全局高效用序列模式。
-
公开(公告)号：CN110413660B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN201910692049.0
申请日：2019-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本公开提供了一种挖掘全局高效用项集的方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：分别挖掘至少两个数据源中的每个数据源中的第一类高效用项集和第二类高效用项集；根据所挖掘的第一类高效用项集和第二类高效用项集确定候选的全局高效用项集；以及从所述候选的全局高效用项集中挖掘全局高效用项集。
-
公开(公告)号：CN108009180B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201610969804.1
申请日：2016-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明实施例提供的高质量模式项集挖掘方法包括：确定待处理项集在事务数据库中的支持度以及所述待处理项集的权重占有度；若所述待处理项集在事物数据库中的支持度不小于预定的最低支持度阈值与所述事务数据库中总事务数量的乘积，且所述待处理项集的权重占有度不小于预定的最小权重占有阈值，则确定所述待处理项集为高质量模式项集。本发明实施例可实现数据项相关的高质量模式项集的挖掘，提升高质量模式项集的挖掘结果的精准性。
-
公开(公告)号：CN106445975B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201510493081.8
申请日：2015-08-12
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种项集挖掘方法及装置，属于数据挖掘领域。所述方法包括：获取自定义的多重最低效用阈值MMU表；MMU表中包括数据库D中各个数据项与最低效用阈值的对应关系；计算数据库D中项集的项集效用值；根据MMU表，计算数据库D中各个项集各自对应的项集最低效用阈值MIU；项集中包含至少一个数据项；当项集效用值≥MIU时，将该项集确定为高效用项集HUI。本发明解决了现有的基于HUIM的算法中，都是将项集的项集效用值是否大于唯一的最低效用阈值作为衡量标准，导致挖掘出的HUI不准确的问题，达到了根据不同项集制定不同的HUI衡量标准，从而提高挖掘出的HUI准确性的效果。
-
公开(公告)号：CN110370249A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910701459.7
申请日：2019-07-31
Applicant: 深圳职业技术学院 , 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: B25J9/00
Abstract: 本发明公开了一种可穿戴机器人腰背部宽度调节机构，包括背部护板、安装于所述背部护板上的联动调节装置、对称安装于所述背部护板两侧的第一护腰、第二护腰，所述第一护腰、第二护腰分别与所述联动调节装置联动；当所述联动调节装置在外力作用下向第一方向转动时，带动所述第一护腰、第二护腰同步朝向所述背部护板运动；当所述联动调节装置在外力作用下向第二方向转动时，带动所述第一护腰、第二护腰同步远离所述背部护板运动。相对于现有技术，本发明极大程度的降低了腰部宽度调节的复杂程度，有效降低了可穿戴机器人设备的使用难度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106033472B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201510126268.4
申请日：2015-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种挖掘物品信息的方法及装置，属于计算机及通信领域。所述方法包括：从第一数据库中获取发生修改的第一转移记录以及从第二数据库中获取所述第一转移记录对应的第二转移记录，所述第二数据库是所述第一数据库修改前的数据库；获取所述第一转移记录中包括的各物品和所述第二转移记录中包括的各物品；根据获取的每个物品的第一事务加权效用值，所述第一转移记录和所述第二转移记录，计算所述每个物品的第二事务加权效用值，物品的第一事务加权效用值是根据所述第二数据库计算得到的；从所述每个物品中选择第二事务加权效用值满足预设条件的物品的物品信息。本发明能够提高基于数据库发生修改操作环境下的挖掘物品信息的效率。
-
公开(公告)号：CN106445975A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201510493081.8
申请日：2015-08-12
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种项集挖掘方法及装置，属于数据挖掘领域。所述方法包括：获取自定义的多重最低效用阈值MMU表；MMU表中包括数据库D中各个数据项与最低效用阈值的对应关系；计算数据库D中项集的项集效用值；根据MMU表，计算数据库D中各个项集各自对应的项集最低效用阈值MIU；项集中包含至少一个数据项；当项集效用值≥MIU时，将该项集确定为高效用项集HUI。本发明解决了现有的基于HUIM的算法中，都是将项集的项集效用值是否大于唯一的最低效用阈值作为衡量标准，导致挖掘出的HUI不准确的问题，达到了根据不同项集制定不同的HUI衡量标准，从而提高挖掘出的HUI准确性的效果。
-
公开(公告)号：CN109885702B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN201910146893.3
申请日：2019-02-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/43 , G06F18/214
Abstract: 本申请是关于一种自然语言处理中的序列标注方法，该方法包括：获取文本序列，将文本序列输入序列标注模型，获得目标路径，目标路径中的每一个节点是预设标签集中的一个标签，预设标签集中包含m种编码模式对应的各个标签；将目标路径中的各个节点按照在目标路径中从先到后的顺序排列，获得文本序列对应的标注序列。本申请根据多种编码模式对文本序列样本编码的结果进行训练获得序列标注模型，并通过该序列模型标签对输入的文本序列进行处理，输出该文本序列对应的标注序列，使得文本序列的标注不局限于单个编码模式，从而提高了序列标注模型对不同输入的普适性，提高序列标注的效果。
-
公开(公告)号：CN110162749B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201811231847.5
申请日：2018-10-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F40/126 , G06F40/30 , G06F16/33 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种信息提取方法、装置、计算机设备及计算机存储介质，该方法包括：在字符级编码器层中，根据待提取文本的字符级信息，进行从所述字符级信息到字符特征向量、以及从所述字符特征向量到词级特征向量序列的编码；在词级编码器层中，进行从所述词级特征向量序列对应的词级信息到词特征向量，以及从所述词特征向量到片段特征向量序列的编码；在条件随机场层中接收所述片段特征向量序列并标注语义标签，确定满足概率条件的所述语义标签。
-
公开(公告)号：CN106933886B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201511030144.2
申请日：2015-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种数据处理的方法和装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取样本数据记录，根据每条样本数据记录中的参数项和对应的参数值，以及预设的隶属度函数，确定每个参数值对应的参数值等级和参数值等级的权值，并根据每条样本数据记录中各参数值等级的权值，选取样本总权值大于预设阈值的参数值等级；根据在每条样本数据记录中所述选取的参数值等级对应的权值，确定满足预设组合条件的参数值等级，分别基于每个满足预设组合条件的参数值等级，确定参数值等级组合；确定每个所述参数值等级组合对应的样本总权值，输出样本总权值大于预设阈值的参数值等级组合。采用本发明，可以节约处理资源。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
38
records
(took 0.036 seconds)
