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公开(公告)号：CN105404700B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201511028409.5
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
IPC: G06F16/735
Abstract: 一种基于协同过滤的视频栏目推荐系统，包括：用户模型创建模块、用户相似度计算模块、最近邻居集生成模块、栏目评分生成模块和推荐模块。本发明所述推荐方法设置奖励项，增加冷门栏目对用户相似度的作用。本发明所述推荐方法通过用户相似度矩阵M可以减少计算量。本发明所述推荐方法评分采用最近邻居相似度加权平均的方法，更加充分分析用户偏好，挖掘用户潜在兴趣点。
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公开(公告)号：CN104794207B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510201035.6
申请日：2015-04-23
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于协作的推荐系统，包括：边缘系统模块、协作中心系统模块、目标系统模块，边缘系统模块、协作中心系统模、目标系统模块依次连接；边缘系统模块采集和存储用户信息并向协作中心系统模块提供所需的特定用户信息；协作中心系统模块响应目标系统模块的协作请求，向边缘系统模块发出协作请求，并对用户信息进行不一致性消除和推理融合，向目标系统模块输出所需的特定用户数据；目标系统模块向用户提供个性化推荐服务，在冷启动时向所述协作中心系统模块发起协作请求。本发明在推荐系统中加入用户协作机制，协作中心系统模块完成了多个推荐系统之间的协作功能，对特定用户的多源数据进行融合处理，有效解决了推荐系统中冷启动问题。
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公开(公告)号：CN105654134B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201511024702.4
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于有监督自反馈的情景感知系统及其工作方法与应用。所述情景感知系统，包括依次连接的情景信息采集模块、情景信息处理模块、情景信息应用模块以及用户模块；所述用户模块还与情景信息处理模块连接。本发明所述基于有监督自反馈的情景感知系统，在情景感知系统中加入了动态情景信息可信度评估机制，利用可信度进行情景信息不一致性消除；所谓“知人善任”，对所持有的情景信息的可信度的正确认知，是情景感知系统合理融合多源信息，做出正确决策，从而提供恰当服务的先决条件。
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公开(公告)号：CN105677779B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201511025769.X
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种基于评分机制的反馈型问题类型分类器系统及其工作方法，属于自然语言处理领域。该系统包括：训练样本问题集模块、分词模块、评分模块、词向量模块、分类模块、词库模块及类别比较模块，分词模块用于对训练样本问题分词获得带词性标注的词组集；评分模块用于对带词性标注的词组集进行分析，得到词组的评分权重；词向量模块用于生成该分词词组集对应的词向量；分类模块将对分类器进行迭代、训练，得到类别判别结果，并于目标类别标注相比较，将其结果并反馈到评分模块。本发明公布的问题类型分类器结合评分机制和反馈机制，可达到较为准确识别问题类型的目的。
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公开(公告)号：CN105677779A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201511025769.X
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/271 , G06F17/274 , G06F17/2775 , G06F17/278 , G06F17/30616
Abstract: 本发明涉及一种基于评分机制的反馈型问题类型分类器系统及其工作方法，属于自然语言处理领域。该系统包括：训练样本问题集模块、分词模块、评分模块、词向量模块、分类模块、词库模块及类别比较模块，分词模块用于对训练样本问题分词获得带词性标注的词组集；评分模块用于对带词性标注的词组集进行分析，得到词组的评分权重；词向量模块用于生成该分词词组集对应的词向量；分类模块将对分类器进行迭代、训练，得到类别判别结果，并于目标类别标注相比较，将其结果并反馈到评分模块。本发明公布的问题类型分类器结合评分机制和反馈机制，可达到较为准确识别问题类型的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105654134A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201511024702.4
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6289
Abstract: 本发明涉及一种基于有监督自反馈的情景感知系统及其工作方法与应用。所述情景感知系统，包括依次连接的情景信息采集模块、情景信息处理模块、情景信息应用模块以及用户模块；所述用户模块还与情景信息处理模块连接。本发明所述基于有监督自反馈的情景感知系统，在情景感知系统中加入了动态情景信息可信度评估机制，利用可信度进行情景信息不一致性消除；所谓“知人善任”，对所持有的情景信息的可信度的正确认知，是情景感知系统合理融合多源信息，做出正确决策，从而提供恰当服务的先决条件。
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公开(公告)号：CN106650937B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201611252003.X
申请日：2016-12-30
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种基于反馈的自适应主客观权重上下文感知系统及其工作方法。所述上下文感知系统，包括原始上下文信息采集模块、上下文融合模块、上下文推理模块、上下文应用模块以及用户模块，所述用户模块还与上下文融合模块相连。该上下文感知系统在上下文融合模块引入了基于用户反馈的自适应主客观权重分配机制，可以动态调整优化各类上下文信息的主观权重和客观权重各自的贡献率，提高上下文信息融合的准确率和效率，使系统可以为用户提供更智能化、个性化的服务。
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公开(公告)号：CN106650937A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611252003.X
申请日：2016-12-30
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种基于反馈的自适应主客观权重上下文感知系统及其工作方法。所述上下文感知系统，包括原始上下文信息采集模块、上下文融合模块、上下文推理模块、上下文应用模块以及用户模块，所述用户模块还与上下文融合模块相连。该上下文感知系统在上下文融合模块引入了基于用户反馈的自适应主客观权重分配机制，可以动态调整优化各类上下文信息的主观权重和客观权重各自的贡献率，提高上下文信息融合的准确率和效率，使系统可以为用户提供更智能化、个性化的服务。
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公开(公告)号：CN105404700A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201511028409.5
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30828
Abstract: 一种基于协同过滤的视频栏目推荐系统，包括：用户模型创建模块、用户相似度计算模块、最近邻居集生成模块、栏目评分生成模块和推荐模块。本发明所述推荐方法设置奖励项，增加冷门栏目对用户相似度的作用。本发明所述推荐方法通过用户相似度矩阵M可以减少计算量。本发明所述推荐方法评分采用最近邻居相似度加权平均的方法，更加充分分析用户偏好，挖掘用户潜在兴趣点。
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公开(公告)号：CN104794207A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510201035.6
申请日：2015-04-23
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于协作的推荐系统，包括：边缘系统模块、协作中心系统模块、目标系统模块，边缘系统模块、协作中心系统模、目标系统模块依次连接；边缘系统模块采集和存储用户信息并向协作中心系统模块提供所需的特定用户信息；协作中心系统模块响应目标系统模块的协作请求，向边缘系统模块发出协作请求，并对用户信息进行不一致性消除和推理融合，向目标系统模块输出所需的特定用户数据；目标系统模块向用户提供个性化推荐服务，在冷启动时向所述协作中心系统模块发起协作请求。本发明在推荐系统中加入用户协作机制，协作中心系统模块完成了多个推荐系统之间的协作功能，对特定用户的多源数据进行融合处理，有效解决了推荐系统中冷启动问题。
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