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公开(公告)号：CN108052961B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201711224583.6
申请日：2017-11-28
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明是一种活动社交网络用户参加活动推荐的多因素决策方法，其步骤如下：面向活动社交网络EBSN构建活动‑主办方‑用户ESU图模型，计算图中活动对用户产生的社交影响力；计算活动和用户参加过的活动内容相关性；计算活动和用户参加过的活动地点相关性；计算活动和用户参加过的活动时间相关性；在上述四个因素的基础上，使用经典J48决策树算法决定用户是否会参加活动。本发明方法提出了利用活动和用户的社交影响力、内容相关性、地点相关性和时间相关性多个因素，预测用户是否参加活动，合理的利用了活动社交网络EBSN的特征，适合活动社交网络EBSN的活动推荐。
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公开(公告)号：CN106097113B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201610453921.2
申请日：2016-06-21
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种社交网络用户动静兴趣挖掘方法，其步骤如下：从社交媒体采集获取用户user的背景信息profile和生成内容content；从用户user的背景信息profile中提取静态兴趣，每个兴趣点SIi是一个二元组；从用户user的生成内容content中提取动动态兴趣，每个兴趣点为一个三元组。本发明方法能更合理的描述社交媒体用户的兴趣特征，更适合社交媒体用户的兴趣特征的后续深入分析。
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公开(公告)号：CN114579836B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202111476475.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F16/953 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种事件信息采集中的事件规则约简方法，其步骤如下：(1)将用户定制的事件规则ER拆分为子事件规则集SER；(2)判定SER间是否满足相交关系，通过运算选取事件规则，得到约简的SER集LS。本发明方法针对事件信息采集效率低下的问题，为事件规则、子事件规则的要素组成提供了指导，分析了子事件规则间的相交关系，提高了事件信息采集的性能。
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公开(公告)号：CN117806846A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311782685.5
申请日：2023-12-22
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F9/54 , G06N3/0455 , G06F18/25
Abstract: 本发明是一种融合层次注意力机制的事件预测方法，涉及网络事件预测方法。其其步骤如下：结合连续时间领域内的时间序列信息，将序列通过层次注意力机制，形成事件层次化信息；利用点过程进行对层次信息的处理，并通过概率分布函数预测出事件发生的时间。该方法综合考虑了已有的时序点过程，在连续时间事件序列信息提取方面进行改进，将层次注意力机制与时序点过程结合，建立了层次时序点过程方法，在事件序列信息提取后，将信息通过层次注意力机制，将进一步分析后的信息投入点过程中进行预测，更合理地利用了点过程以及层次注意力相关理论，更合适于事件预测领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116341530A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211459055.X
申请日：2022-11-21
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种社交媒体不当玩梗类信息的识别方法，属控制算法技术领域。其步骤如下：计算社交媒体文本的内容偏差值dc；计算社交媒体文本的情感偏差值ds；计算社交媒体文本的用词偏差值dw；基于上述dc、ds、dw三个特征构成社交媒体文本表示向量，使用经典SVM即支持向量机算法识别社交媒体文本是否为不当玩梗类信息。本发明方法从内容、情感值和用词三个方面揭示了不当玩梗类信息的特征，适用于不当玩梗类信息的识别。
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公开(公告)号：CN114579836A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111476475.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F16/953 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种事件信息采集中的事件规则约简方法，其步骤如下：(1)将用户定制的事件规则ER拆分为子事件规则集SER；(2)判定SER间是否满足相交关系，通过运算选取事件规则，得到约简的SER集LS。本发明方法针对事件信息采集效率低下的问题，为事件规则、子事件规则的要素组成提供了指导，分析了子事件规则间的相交关系，提高了事件信息采集的性能。
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公开(公告)号：CN119046863A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410556607.1
申请日：2024-05-07
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明是一种基于交叉注意力门控单元的多模态情感分析方法，属社交媒体分析技术领域。本发明方法提出了基于交叉注意力门控单元的多模态情感分析模型MAGM，通过交叉注意力模块获取图像与文本之间一致性和表达，捕获图像与文本相互关联的特征；通过门控单元模块，控制图像文本情感特征的融合；通过上下文特征与局部特征联合实现更可靠的情感预测。本发明为多模态情感分析提供了创新的方法，具有重要的实际应用价值，可以应用于社交媒体中网民评论情感分析。
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公开(公告)号：CN118351570A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410447126.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明是一种改进YOLOv5的民族服饰识别方法，涉及目标检测和服饰图像分类的方法。其步骤如下：将YOLOv5的C3卷积模块替换为可变性卷积（Deformable Conv V3）模块，通过在卷积核内部插入可学习的偏移量来适应物体的形变捕捉图片中复杂的物体形状；在检测头中融合Dynamic head自适应地调整注意力权重，适应图片中不同的物体形状和大小；引入Wise IOU损失函数，通过直接计算边框偏移的平方和，更好地处理不同长宽比和较小目标，提高边框定位的准确性和检测精度，实现民族服饰识别。该方法在已有的YOLOv5基础上，使用Deformable Conv V3替换了两层C3卷积核，更好地捕捉图像中的特征信息，在检测头中融合了Dynamic head动态调整感受野大小和位置，增强模型对不同目标的感知能力，将CIOU损失函数替换为Wise IOU计算目标框和锚框之间的IOU时考虑目标框的形状和位置关系，从而更准确地衡量目标框的匹配度，改进的YOLOv5模型具有更高的检测精度和泛化能力，更合适于民族服饰这一具有特殊性质的目标，适用于服饰识别领域。
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公开(公告)号：CN116501984A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310299599.2
申请日：2023-03-25
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种社交网络用户情感博弈演化的决策方法，属于网络用户情感博弈演化仿真技术领域。其步骤如下：结合二维情感空间，将情感按照维度分为四个象限，定义情感价值函数后建立社交网络用户的情感博弈收益矩阵；结合Moran过程计算博弈用户的情感转移概率后确定情感空间的象限；利用纳什均衡对情感空间的数值进行计算。本发明方法可以得到网民群体情感演化规律，对于突发事件的负面情感的控制具有积极意义。
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