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公开(公告)号：CN105868315B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201610179681.1
申请日：2016-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/958 , G06Q50/00
Abstract: 一种基于遗忘规律的社会网络信息传播方法，本发明涉及基于遗忘规律的社会网络信息传播方法。本发明的目的是为了解决现有技术没有考虑到影响力会随时间而不断衰减、没有考虑到人们第一次接收信息与之后每次接收信息的不同反应的问题。具体过程为：一：设置初始的激活节点集合S；二：在时间tx时，激活态节点对未激活态邻居节点v进行激活；三：如果未激活态邻居节点v被激活成功，那么在tx+1时刻，未激活态邻居节点v转变为激活状态，并尝试激活其邻接的未激活节点x；否则未激活态邻居节点v不发生变化；四：重复执行二和三，直到不存在有未扩散的激活节点，传播过程结束。本发明应用于网络信息传播领域。
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公开(公告)号：CN106066873B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201610369838.7
申请日：2016-05-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/2457
Abstract: 一种基于本体的旅游信息推荐方法，本发明涉及基于本体的旅游信息推荐方法。本发明的目的是为了解决现有旅游推荐结果不准确以及推荐呈现静态化的问题。具体过程为：一、构建旅游景点本体；二、采用FP‑Growth算法挖掘用户之间的关联规则；三、采用关联规则的阈值将用户分为关联用户和无规则用户；四、将关联用户采用融入时间因子和评价因子的协同过滤算法，生成景点推荐；五、将无规则用户采用基于旅游景点本体的协同过滤算法，生成景点推荐；六、将四和五的旅游景点推荐结果进行融合；七、将融合的结果进行上下文信息过滤；八、将过滤后的结果进行基于旅游景点本体的信息拓展。本发明用于旅游信息推荐领域。
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公开(公告)号：CN108876012A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810519625.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种空间众包任务分配方法，属于互联网技术领域，本发明分别设计了用于计算任务处理优先级的TPC方法、用于选择工人的WFC方法以及用于任务地点选择的MLS方法，基于这三个方法提出了一种空间众包任务分配方法，目标是在满足各种约束的条件下，保证任务分配总数以及平台收益，并最大化任务分配的总收益。
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公开(公告)号：CN106878174A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710168140.3
申请日：2017-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/24 , H04L12/58 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于中介中心性的网络传播节点影响力发现方法。遍历任意两点间的最短路径，获得路径集合δij；对路径P中的每一个节点u计算DBC(u)ij,以及Loc(u)ij；遍历所有路径结束后在遍历图中每一个节点u，计算DLBC，并将所有节点的DLBC值从大到小排列；输出整个DLBC排序后的数组。本发明充分发挥了传统中介中心性能够度量节点全局影响力的优势，并且通过对加入衰减因子以及节点重要程度因子，在节点全局影响里度量上的精度得以提高。通过将距离节点最短路径长度小于等于L的节点数量与总体节点数量的比值，作为节点在局部影响力的度量，作为对节点全局影响力的补充，形成了节点综合影响力。
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公开(公告)号：CN105843971A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610416291.1
申请日：2016-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/30598
Abstract: 一种基于RLID3的增量集成学习的数据分类方法，属于数据分类领域，尤其涉及一种基于RLID3的增量集成学习的数据分类方法。本发明要为解决现有分类方法中存在准确率不高的问题。本发明所述方法按以下步骤进行：1、初始阶段：①第1阶段包括训练基分类器以及计算基分类器的权重；②第2个阶段是组合所有基分类器的预测结果，对预分类样本数据进行分类结果的预测；2、增量阶段：①第1阶段输入增量数据集和初始阶段的所有基分类器，输出调整后的基分类器；②第2个阶段组合所有调整后的基分类器的预测结果，对预分类样本数据进行分类结果的预测。基于RLID3的增量集成方法具有较好的分类准确率。本发明所述方法可应用于数据分类领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106875281B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201710144505.9
申请日：2017-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于贪心子图的社会网络节点挖掘方法。首先依据节点度这个重要属性结合了局部拓扑结构的聚集系数估计出节点的影响潜力，根据影响潜力高低排序并加入种子节点候选集合，同时通过对网络的整体评判排序并选择出特异性阈值最高的节点加入种子节点候选集合。在完成候选集合的选择后，通过改进影响力的线性阈值模型表现为贪心子图策略对于集合中的节点进行真实的传播模拟，选取增量影响范围最大的节点加入到最终节点挖掘结果集合中，并且在每一步传播完成时动态的修正候选集合中的节点，重复候选集合修正过程和传播模拟过程直至达到预期规模的节点挖掘结果集合，最终得到理想的节点挖掘效果。
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公开(公告)号：CN106096647A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610403291.8
申请日：2016-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6282
Abstract: 一种基于决策树优化率的RLID3数据分类方法，本发明涉及基于决策树优化率的RLID3数据分类方法。本发明的目的是为了解决现有决策树的分类准确率低的问题。具体过称为：步骤一、对信息增益进行优化，得到决策树优化率；步骤二、基于决策树优化率得到RLID3算法，RLID3算法即在ID3算法的过程中将信息增益转换成决策树优化率。本发明用于分类领域。
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公开(公告)号：CN108876012B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201810519625.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种空间众包任务分配方法，属于互联网技术领域，本发明分别设计了用于计算任务处理优先级的TPC方法、用于选择工人的WFC方法以及用于任务地点选择的MLS方法，基于这三个方法提出了一种空间众包任务分配方法，目标是在满足各种约束的条件下，保证任务分配总数以及平台收益，并最大化任务分配的总收益。
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公开(公告)号：CN106951524A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710168151.1
申请日：2017-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06F16/9024 , G06F2216/03 , G06Q50/01
Abstract: 本发明提供的是一种基于节点影响力的重叠社区发现方法。在k‑shell分解算法的基础上，通过综合并全面考虑节点的全局影响力、局部影响力以及邻居节点的贡献度共三类因素而提出。依据影响力降序顺序更新节点，符合社会网络信息传播特性，降低算法的随机性，并在计算归属系数的时候，不仅仅考虑了邻居节点影响力的影响，还将节点本身的归属倾向及节点本身影响力考虑在内。在设定重叠阈值等方面，融合了节点影响力，为每个节点设置了合理的阈值。能够降低原算法的随机性，挖据出高质量的社区结构。
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公开(公告)号：CN105808739A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610136924.3
申请日：2016-03-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/90348
Abstract: 基于Borda算法的搜索结果排序方法，属于搜索引擎结果排序领域。现有的Borda排序算法对于结果相关分值的计算时，所用的位置关系并不能完全代表相关度的变化，导致搜索结果排序不准确。一种基于Borda算法的搜索结果排序方法，先是对返回结果的位置得分统一规范化处理，并且结合进了检索词串与搜索结果的相似度，对相似度的计算方法也进行了改进。本发明利用标题和摘要进行相似度的计算时，结合了查询词与结果的匹配权重，使得相似度的计算更加准确；且提高搜索效率。
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