公开(公告)号：CN119598039A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411686678.X

申请日：2024-11-22

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 钟禹澄 ,  樊谨 ,  孙丹枫 ,  陈嘉翰 ,  王佳琪

IPC: G06F16/9537 ,  G06F16/9538

Abstract: 本发明公开了一种基于时间特征感知的序列推荐方法、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取预设历史时间内用户和一组项目的历史交互数据，对历史交互数据进行上下文分析，获得历史交互序列和时间戳序列；获得第一组时间特征、第二组时间特征和第三组时间特征；获得短期偏好得分；获得长期偏好得分；生成综合偏好得分；基于综合偏好得分，确定一组项目的多个交互概率；将多个交互概率按照从大到小的顺序进行排序，将排在最前列的交互概率对应的项目作为推荐结果。本发明解决了现有技术中捕捉到的用户偏好与当前的实际偏好存在偏差，推荐可靠性低的技术问题，达到了对用户偏好进行准确把握，提高推荐准确性的技术效果。

公开(公告)号：CN116862055A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310742425.9

申请日：2023-06-21

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 戴彧 ,  陈琪凯 ,  郭天仡 ,  陈嘉翰 ,  舒佳恒

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/213 ,  G06N3/049

Abstract: 本发明公开了基于周期图卷积的短期时间预测方法，主要涉及智能交通系统领域。S1，数据预处理，获得训练数据集和验证数据集；S2，借助于S1得到的训练数据集，每次随机选取64组训练数据，输入到周期图卷积网络PGCN；设当前时间点为t，在Time‑embedding Layer中，能得到对应时间点t的日内周期#imgabs0#和周内周期特征embeddingTw(t)，其中d(t)，w(t)分别表示将时间t转换为周指数1至7和时间槽指数1至Nd的函数。本发明的有益效果在于：在不依赖先验知识的情况下动态建模道路之间的空间依赖性，不依赖任何先验知识，生成的周期图邻接矩阵能根据当前周期特征来挖掘节点间的动态关系，从而实现道路相关性动态建模。