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公开(公告)号：CN103678474B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201310440419.4
申请日：2013-09-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种在社交网络中快速获取大量热门话题的方法，在社交网络中抓取用户发布的“状态”的转发记录；通过聚类算法对所有“状态”内容进行聚类，每一个类定义为一个事件；通过分析“状态”转发记录，针对目标用户，在其好友群中选取在最短时间内可以覆盖最多事件的K个好友；将这K个好友放在特定的好友分组内，推荐给目标用户。本方法的优点在于：通过分析社交网络中用户好友的历史转发情况，把其中最能覆盖所有最新消息的好友搜集起来，放在一个特定的分组中。在时间有限或者“状态”数量过多时，用户只需要快速浏览这一分组的所有消息，就能最快的掌握时事热点和热门话题。
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公开(公告)号：CN103559624B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201310440418.X
申请日：2013-09-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 一种基于收益评估最大化的宣传策略制定方法，适用于产品宣传和收益评估，在目标用户群中进行市场调研，统计过往产品的历史销售情况；根据时间概率模型计算每一个用户i受到其他用户的影响概率，构建信息传播网络；针对特定宣传策略，利用基于时间概率模型的信息传播网络，预测新产品在特定时间t内的销售收益；结合时间概率模型，通过信息传播网络中影响范围最大化的方法，制定新的宣传策略，从而在t时间内获取最大的产品收益。本方法的优点在于，弥补了传统宣传策略中只考虑如何将信息传播更广的不足，加入了时间因素，帮助用户预测特定时间内的产品收益，并且提出了一种在可控时间内获取最多收益的宣传方法。
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公开(公告)号：CN102799638B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201210216109.X
申请日：2012-06-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 面向网页内容无障碍访问的页内导航生成方法，从互联网上抓取网页后，针对每个网页进行如下操作：通过HTML解析器将网页解析为DOM树结构，根据DOM树之间的编辑距离对网页进行数据条目抽取。根据一些规则对网页进行初步划分，检测初步划分的区块之间的分隔符，根据最大分隔符计算区块内部的不一致程度，根据区块内部的不一致程度对网页进行实际区块划分。最后将网页区块和数据条目组织成两级页内导航。本方法的优点在于：为网页提供了两级页内导航，有助于用户，尤其是通过读屏软件访问网页内容的视力残疾用户，快速了解网页各个部分的内容，以快速锁定自己感兴趣的内容，提高用户上网体验。
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公开(公告)号：CN103559624A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310440418.X
申请日：2013-09-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 一种基于收益评估最大化的宣传策略制定方法，适用于产品宣传和收益评估，在目标用户群中进行市场调研，统计过往产品的历史销售情况；根据时间概率模型计算每一个用户i受到其他用户的影响概率，构建信息传播网络；针对特定宣传策略，利用基于时间概率模型的信息传播网络，预测新产品在特定时间t内的销售收益；结合时间概率模型，通过信息传播网络中影响范围最大化的方法，制定新的宣传策略，从而在t时间内获取最大的产品收益。本方法的优点在于，弥补了传统宣传策略中只考虑如何将信息传播更广的不足，加入了时间因素，帮助用户预测特定时间内的产品收益，并且提出了一种在可控时间内获取最多收益的宣传方法。
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公开(公告)号：CN102737122A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210192428.1
申请日：2012-06-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种提取网页中验证码图片的方法。由于验证码图片在网页中并没有一个固定的网址链接，并且图片随机生成，对其进行刷新或者保存操作会改变图片内容，因此提取验证码图片是很多需要验证码图片的软件应用的一个关键难题。在该方法中，利用光标位置、验证码输入框位置、图片位置、图片大小、图片视觉与内容特征、图片关键字、图片长宽比例等信息将网页中的验证码图片提取出来。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103064963B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201210591724.9
申请日：2012-12-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 基于流行自适应核的无障碍图片展示方法，从互联网获取图片后，针对图片进行如下操作：首先提取图片的视觉特征信息，如纹理、颜色和形状等，形成图片的向量化特征表示；然后基于该特征表示在高维的非线性空间构建流行自适应核，利用基于该自适应核的矩阵分解将图片映射成低维空间表示；最后对低维表示的图片进行聚类，同主题的图片分为一组，以分组的形式重新呈现图片。本方法的优点在于：可以帮助残疾人用户分主题浏览互联网上的图片，并快速显示同主题的图片集合，提高用户体验度。
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公开(公告)号：CN103559196A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310438216.1
申请日：2013-09-23
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06F17/30799 , G06F17/30811 , G06F17/30825
Abstract: 基于多核典型相关分析的视频检索方法，从互联网上抓取视频及对应的文本描述后，针对每个视频进行如下操作：首先根据镜头是否突变对视频进行切分，抽取其关键帧，并提取关键帧中的视觉特征和镜头的运动特征构成视频特征向量，针对每个视频的文本描述提取词频特征；然后利用多核典型相关分析方法得到视频特征和词频特征的映射矩阵及其低维表示，使它们在低维空间的相关性最大；最后，当用户输入关键词做视频检索时，根据词频特征的映射矩阵得到关键词词频特征的低维表示，按照其与视频特征低维表示的余弦相似度由大到小依次返回视频检索结果。本方法的优点在于：增强视频内容和检索关键词的相关程度，提高用户的检索精度。
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公开(公告)号：CN102841940A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210293118.9
申请日：2012-08-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 基于数据重构的文档摘要提取方法，从文档数据库中获取文档，作为待提取摘要的目标文档；针对每个目标文档，提取该文档中的每一个句子，作为该文档摘要的备选句子库；统计所有关键词在所有文档中的权重信息，并以此将备选句子库中的每个句子表示成一个向量；利用数据重构算法，从备选句子库中挑选出既包含文档中心思想又包含最少冗余信息的最优摘要句子；将挑选的句子提取出来，组成该目标文档的摘要。本方法的优点在于：可以帮助用户，尤其是视觉障碍的残疾人用户，以包含较少文字的摘要的形式快速了解原文档的主要内容。
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公开(公告)号：CN104683885A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510058003.5
申请日：2015-02-04
Applicant: 浙江大学
IPC: H04N21/8549 , G06F17/30
CPC classification number: H04N21/8549 , G06F17/30843
Abstract: 基于近邻保持重构的视频关键帧摘要提取方法：从视频数据库中获取视频，作为待抽取关键帧摘要的目标视频；针对每个目标视频，抽取该视频中的每一张帧图片，作为该视频关键帧摘要的备选图片库；获取备选图片库中每张帧图片的全局特征和局部特征，并以此将每张帧图片表示为一个向量；计算帧图片之间的相似度，并以此得到帧图片之间的近邻关系；利用近邻保持重构算法，从备选图片库中挑选出既包含视频主要内容又具有最小冗余信息的最优关键帧图片；将挑选出来的关键帧图片提取出来，组成该目标视频的摘要。
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