公开(公告)号：CN116186388A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211678622.0

申请日：2022-12-26

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 吴迪 ,  杨利君 ,  马文莉 ,  彭菲 ,  郑玉莹 ,  马超 ,  杜鑫宝

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9537

Abstract: 本申请提供一种用户的兴趣推荐方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取用户的长期兴趣集和短期兴趣集，长期兴趣集包括在第一时长内用户的历史行为序列中的至少一个项目，短期兴趣集包括在第二时长内历史行为序列中的至少一个项目，第一时长大于第二时长；计算长期兴趣集中每一个项目的项目嵌入和时间位置权重分值，得到长期兴趣特征序列；计算短期兴趣集中每一个项目的项目嵌入和潜在意图权重分值，得到短期兴趣特征序列；基于预先确定的融合公式，根据长期兴趣特征序列和短期兴趣特征序列计算用户的最终兴趣特征表示。本申请能够提高用户兴趣推荐的准确率。

公开(公告)号：CN116049742A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211574570.2

申请日：2022-12-08

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 吴迪 ,  彭菲 ,  郑玉莹 ,  杜鑫宝 ,  程鹏 ,  冯丽明 ,  张乐 ,  王晓宇 ,  陈尧

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种时间序列的分类方法、分类终端及存储介质，上述方法包括：对初始时间序列数据进行预处理，并利用FCN网络对预处理后的初始时间序列数据进行特征提取，得到初始特征；采用IAM网络和AGRes2net网络，对初始特征进行特征提取得到全局特征；基于全局特征进行分类，得到目标分类结果。本发明将IAM网络与AGRes2net网络结合，可提取得到多尺度特征，分类结果更准确。

公开(公告)号：CN116050389A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310013011.2

申请日：2023-01-05

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 吴迪 ,  杜鑫宝 ,  蔡超志 ,  彭菲 ,  郑玉莹 ,  程鹏 ,  张乐 ,  冯丽明 ,  陈尧 ,  王晓宇

IPC: G06F40/216 ,  G06Q50/06 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请提供一种基于Stacking集成学习模型的电力用户画像方法。该方法包括：获取电力用户的电力工单数据集，电力工单数据集包括文本类数据和数值类数据；对电力工单数据集进行特征提取，得到文本类数据的多层特征向量和数值类数据的多源特征向量；基于Stacking集成学习模型，根据多层特征向量和多源特征向量预测电力用户的敏感度，并根据敏感度确定电力用户的用户画像，其中，Stacking集成学习模型包括一阶段预测层和二阶段预测层。本申请能够提高电力用户画像的准确性。

公开(公告)号：CN116775878A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310774588.5

申请日：2023-06-28

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 吴迪 ,  郑玉莹 ,  蔡超志 ,  程鹏 ,  彭菲 ,  冯丽明 ,  杜鑫宝 ,  陈尧 ,  王晓宇 ,  张乐 ,  李宇恒 ,  俞治郅 ,  张腾豪

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/332 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06F40/284 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种意图识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：获取待识别的目标文本；对目标文本进行特征提取，得到目标文本的融合特征向量，融合特征向量由目标文本的多类特征向量融合得到；基于融合特征向量，对目标文本进行分类，得到目标文本的多个意图标签；计算各个意图标签的概率，并根据各个意图标签的概率确定目标文本的意图。本申请能够提高文本意图识别的效率。

公开(公告)号：CN116702770A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310696835.4

申请日：2023-06-13

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 吴迪 ,  程鹏 ,  蔡超志 ,  郑玉莹 ,  彭菲 ,  冯丽明 ,  陈尧 ,  杜鑫宝 ,  王晓宇 ,  张乐 ,  李宇恒 ,  俞治郅

IPC: G06F40/284 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F40/205 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提供一种长文本的生成方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：基于输入的关键词形成关键词序列，并根据关键词序列确定词嵌入向量及位置向量；对词嵌入向量和位置向量进行特征融合，得到输入特征；将输入特征输入预先训练完成的文本生成模型中，得到初始文本，并基于规划评分网络进行评分得到评分值；若评分值大于预设值，则将初始文本作为目标文本输出；若评分值不大于预设值，则通过概念扩展模块对输入特征进行扩展，直至评分值大于预设值，得到目标文本。本发明引入位置特征增加语义表征的丰富度，同时采用概念扩展模块渐进式丰富文本，文本连贯性好，适用于长文本的生成。