公开(公告)号：CN106202515A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610581450.3

申请日：2016-07-22

Applicant: 浙江大学

Inventor： 吴健 ,  邱奇波 ,  谢志宁 ,  叶刚峰 ,  邓水光 ,  李莹 ,  尹建伟 ,  吴朝晖

IPC: G06F17/30 ,  H04L29/08 ,  G06Q30/06

CPC classification number: G06F16/9535 ,  G06Q30/0631 ,  H04L67/26

Abstract: 本发明公开一种基于排序学习的移动应用推荐方法及其推荐系统，该推荐方法把APP推荐建模成一个排序问题，相比传统地把推荐看作评分问题，具有更高的推荐准确率。本发明推荐系统采用的排序推荐算法，结合了按列排序算法计算的高效性和按对排序算法预测的高精度，并且将算法思想框架化，可以结合不同的推荐算法，具有高拓展性。

公开(公告)号：CN104602342B

公开(公告)日：2018-05-29

申请号：CN201510016018.5

申请日：2015-01-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 吴健 ,  谢志宁 ,  邓水光 ,  李莹 ,  尹建伟 ,  吴朝晖

IPC: H04W64/00

Abstract: 本发明提出一种基于iBeacon设备的高效室内定位方法解决了传统的室内定位方法，采用的KNN方法，移动终端采集到的信号强度向量S，需要遍历整个指纹数据库进行距离计算，当指纹数据库的数据庞大时，定位速度将变得非常缓慢，带来不良的用户体验，提高实时定位过程中的响应效率，实现了高效的定位。

公开(公告)号：CN106127525A

公开(公告)日：2016-11-16

申请号：CN201610511421.X

申请日：2016-06-27

Applicant: 浙江大学

Inventor： 吴健 ,  邱奇波 ,  顾盼 ,  叶刚峰 ,  谢志宁 ,  邓水光 ,  李莹 ,  尹建伟 ,  吴朝晖

IPC: G06Q30/02 ,  H04N21/254

CPC classification number: G06Q30/0282 ,  H04N21/2542

Abstract: 本发明公开了一种基于分类算法的电视购物商品推荐方法，其利用逻辑回归和随机森林将预测问题转换为分类问题，即预测用户对于某商品的购买行为分为两类：购买和不购买；从物品信息、用户信息以及用户行为记录中提取各个特征作为输入，用户的预测评分作为输出，这样构成一个函数，使用线性回归的方法来训练模型，转换为训练分类器问题；本发明方法不是基于启发式的规则来进行预测计算，而是基于数据分析和统计以及机器学习训练模型来进行预测；只要训练出模型，就可以对新用户和新物品进行快速计算和预测。

公开(公告)号：CN104602342A

公开(公告)日：2015-05-06

申请号：CN201510016018.5

申请日：2015-01-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 吴健 ,  谢志宁 ,  邓水光 ,  李莹 ,  尹建伟 ,  吴朝晖

IPC: H04W64/00

Abstract: 本发明提出一种基于iBeacon设备的高效室内定位方法解决了传统的室内定位方法，采用的KNN方法，移动终端采集到的信号强度向量S，需要遍历整个指纹数据库进行距离计算，当指纹数据库的数据庞大时，定位速度将变得非常缓慢，带来不良的用户体验，提高实时定位过程中的响应效率，实现了高效的定位。