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公开(公告)号：CN111460332B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010336442.9
申请日：2020-04-26
申请人： 成都信息工程大学 , 成都申达森科技有限公司
发明人： 乔少杰 , 韩楠 , 罗佳 , 陈亮 , 肖月强 , 元昌安 , 范勇强 , 冉先进 , 彭京 , 甘戈 , 孙科 , 宋学江 , 覃晓 , 李斌勇 , 许源平 , 郑皎凌 , 张吉烈 , 张永清
IPC分类号： G06F16/9537 , G06F16/9536 , G06F17/18 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于用户生活轨迹的社会关系评估方法，具体为：采集若干用户的生活轨迹，将其分为训练集和测试集，并计算训练集中两两用户之间的轨迹相似度；根据训练集中用户关系构建地理位置因子图中的节点；分别构建基本特征因子函数、二元相似度因子函数和三元相似度因子函数；并根据因子函数构建地理位置因子图的全局概率分布模型；对全局概率分布模型进行训练，根据全局概率分布模型并通过最大和积传播算法对测试集中未知标签进行预测，得到社会关系评估结果。本发明提出了使用用户的轨迹相似度来表示用户位置信息间的关联，借助用户的位置关联预测用户之间的社会关系，使用户间社会关系的预测和识别更加精准。
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公开(公告)号：CN111429000B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010208141.8
申请日：2020-03-23
申请人： 成都信息工程大学 , 成都申达森科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于站点聚类的共享单车取还站点推荐方法及系统，该方法包括构建单车转移网络并计算站点活跃度，对共享单车系统内站点进行二级聚类，利用多特征LSTM网络对单车需求量进行预测，向用户推荐共享单车取还站点。本发明根据历史行程记录和站点分布数据，构建出单车转移网络，得到每个站点的活跃度，综合考虑站点位置和单车使用模式，对站点进行二级聚类，并分析天气和时间因素对聚簇内单车需求量的影响，选取关键特征构建三维向量，使用多特征LSTM网络预测不同时间段聚簇内单车需求，能够显著提高单车需求量预测准确性，实现向用户合理推荐共享单车取还站点，进而提高用户的出行效率。
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公开(公告)号：CN111429000A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010208141.8
申请日：2020-03-23
申请人： 成都信息工程大学 , 成都申达森科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于站点聚类的共享单车取还站点推荐方法及系统，该方法包括构建单车转移网络并计算站点活跃度，对共享单车系统内站点进行二级聚类，利用多特征LSTM网络对单车需求量进行预测，向用户推荐共享单车取还站点。本发明根据历史行程记录和站点分布数据，构建出单车转移网络，得到每个站点的活跃度，综合考虑站点位置和单车使用模式，对站点进行二级聚类，并分析天气和时间因素对聚簇内单车需求量的影响，选取关键特征构建三维向量，使用多特征LSTM网络预测不同时间段聚簇内单车需求，能够显著提高单车需求量预测准确性，实现向用户合理推荐共享单车取还站点，进而提高用户的出行效率。
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公开(公告)号：CN111460332A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010336442.9
申请日：2020-04-26
申请人： 成都信息工程大学 , 成都申达森科技有限公司
发明人： 乔少杰 , 韩楠 , 罗佳 , 陈亮 , 肖月强 , 元昌安 , 范勇强 , 冉先进 , 彭京 , 甘戈 , 孙科 , 宋学江 , 覃晓 , 李斌勇 , 许源平 , 郑皎凌 , 张吉烈 , 张永清
IPC分类号： G06F16/9537 , G06F16/9536 , G06F17/18 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于用户生活轨迹的社会关系评估方法，具体为：采集若干用户的生活轨迹，将其分为训练集和测试集，并计算训练集中两两用户之间的轨迹相似度；根据训练集中用户关系构建地理位置因子图中的节点；分别构建基本特征因子函数、二元相似度因子函数和三元相似度因子函数；并根据因子函数构建地理位置因子图的全局概率分布模型；对全局概率分布模型进行训练，根据全局概率分布模型并通过最大和积传播算法对测试集中未知标签进行预测，得到社会关系评估结果。本发明提出了使用用户的轨迹相似度来表示用户位置信息间的关联，借助用户的位置关联预测用户之间的社会关系，使用户间社会关系的预测和识别更加精准。
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公开(公告)号：CN110347842A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910425540.7
申请日：2019-05-21
申请人： 成都信息工程大学 , 成都珉安科技有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/9537 , G06Q50/14
摘要： 本公开涉及一种基于智能腕表的知识图谱导游系统，包括：智能腕表，用于获取游客的身份信息和所在的位置信息，并将所述身份信息和所述位置信息发送至服务器；服务器，用于接收所述智能腕表发送的所述身份信息和所述位置信息，查找对应于所述身份信息的游客历史记录，查找对应于所述位置信息的景点知识图谱，基于所述游客历史记录和所述景点知识图谱生成推荐景点信息，并将所述推荐景点信息发送给所述智能腕表。用于解决目前的导游只有讲解的服务，游客难以自由行动的技术问题。
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公开(公告)号：CN111259133A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010054209.1
申请日：2020-01-17
申请人： 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
发明人： 乔少杰 , 韩楠 , 沈杰 , 宋学江 , 程维杰 , 魏军林 , 张小辉 , 丁超 , 肖月强 , 陈文林 , 李斌勇 , 张吉烈 , 张永清 , 何林波 , 元昌安 , 彭京 , 周凯 , 余华 , 范勇强 , 冉先进
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/9535
摘要： 本发明公开了一种融合多信息的个性化推荐方法，该方法包括采用word2vec算法和FM算法获得用户与项目的相似度，采用RippleNet算法得到用户与项目的预测点击概率，采用动态融合算法得到预测评分，基于预测评分为用户提供个性化推荐列表。本发明将知识图谱与评论内容作为多源数据，并使用不同算法对数据进行处理，并采用动态融合方法进行有效结合，为用户提供更精准的个性化推荐服务，能够实现更好的推荐效果，并且可以有效地解决数据稀疏带来的推荐准确性降低的问题。
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公开(公告)号：CN112905591B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110152193.2
申请日：2021-02-04
申请人： 成都信息工程大学 , 成都探码科技有限公司 , 四川省金科成地理信息技术有限公司
发明人： 乔少杰 , 韩楠 , 宋学江 , 高瑞玮 , 肖月强 , 张小辉 , 赵兰 , 李鑫钰 , 冉先进 , 甘戈 , 孙科 , 范勇强 , 黄萍 , 魏军林 , 温敏 , 程维杰 , 叶青 , 余华 , 向导 , 彭京 , 周凯 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 李斌勇 , 张永清
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/242 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法，包括以下步骤：S1、对SQL语句进行编码，分别生成列、数据表和连接关系的特征向量；S2、根据列和数据表的特征向量，设计向量树AT来生成连接树的特征向量；S3、根据列、数据表、连接关系和连接树的特征向量，设计部分连接计划模型SP来生成部分连接计划的特征向量，进而生成下一时刻连接状态的特征向量；S4、根据下一时刻连接状态的特征向量，构建深度强化学习模型J，并结合部分连接计划模型SP与向量树AT，生成数据表的最优连接顺序。本发明解决了现有查询优化器生成数据表的次优连接顺序导致查询效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN112749191A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110070780.7
申请日：2021-01-19
申请人： 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
发明人： 乔少杰 , 温敏 , 宋学江 , 韩楠 , 杨国平 , 肖月强 , 张小辉 , 赵兰 , 甘戈 , 孙科 , 范勇强 , 冉先进 , 魏军林 , 程维杰 , 余华 , 彭京 , 周凯 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓
IPC分类号： G06F16/2453 , G06F16/242 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种应用于数据库的智能代价估计方法、系统及电子设备，估计方法包括：S1、采集查询计划、真实基数和代价，并将其封装为对象；S2、将封装的对象中的信息数据转换为特征向量；S3、通过构建树形结构的深度神经网络对特征向量进行处理，得到基数及代价估计结果。本发明方法将传统数据库查询的代价估计进行了升级，利用深度学习的理论去解决查询代价所遇到的难题，尽量减少人工干预，提升代价评估的速度及准确性。
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公开(公告)号：CN112905591A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110152193.2
申请日：2021-02-04
申请人： 成都信息工程大学 , 成都探码科技有限公司 , 四川省金科成地理信息技术有限公司
发明人： 乔少杰 , 韩楠 , 宋学江 , 高瑞玮 , 肖月强 , 张小辉 , 赵兰 , 李鑫钰 , 冉先进 , 甘戈 , 孙科 , 范勇强 , 黄萍 , 魏军林 , 温敏 , 程维杰 , 叶青 , 余华 , 向导 , 彭京 , 周凯 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 李斌勇 , 张永清
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/242 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法，包括以下步骤：S1、对SQL语句进行编码，分别生成列、数据表和连接关系的特征向量；S2、根据列和数据表的特征向量，设计向量树AT来生成连接树的特征向量；S3、根据列、数据表、连接关系和连接树的特征向量，设计部分连接计划模型SP来生成部分连接计划的特征向量，进而生成下一时刻连接状态的特征向量；S4、根据下一时刻连接状态的特征向量，构建深度强化学习模型J，并结合部分连接计划模型SP与向量树AT，生成数据表的最优连接顺序。本发明解决了现有查询优化器生成数据表的次优连接顺序导致查询效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN111275480B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202010014388.6
申请日：2020-01-07
申请人： 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
发明人： 乔少杰 , 郑皎凌 , 程维杰 , 韩楠 , 宋学江 , 张小辉 , 叶青 , 魏军林 , 肖月强 , 陈权亮 , 李斌勇 , 张吉烈 , 张永清 , 何林波 , 温敏 , 元昌安 , 彭京 , 周凯 , 余华 , 范勇强 , 冉先进
IPC分类号： G06Q30/02 , G06F16/2458 , G06F16/28
摘要： 本发明涉及一种面向多维稀疏销售数据仓库的欺诈行为挖掘方法，属于数据挖掘领域。该方法包括以下步骤：S1：进行参数定义，包括多维数据空间、多维数据空间上的偏序格、销售数据仓库、销售数据仓库在多维数据空间上的数据分块、挂单行为和挂单模式；S2：进行问题定义；S3：进行特定挂单模式下的挂单点挖掘；S4：进行挂单模式挖掘。本发明提出了挂单模式偏序格的概念，通过引入偏序格中各个挂单模式的相对位置偏序结构信息，有效的使用了数据仓库中的维度层次信息来对挂单行为所遵循的挂单模式进行挖掘。
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