公开(公告)号：CN107341204B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201710481708.7

申请日：2017-06-22

Applicant: 电子科技大学 ,  东莞市慧眼数字技术有限公司

Inventor： 张可 ,  王世晖 ,  谢文

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/0601

Abstract: 本发明公开了一种融合物品标签信息的协同过滤推荐方法及系统，涉及融合物品标签信息的协同过滤推荐领域；包括：依据物品i与物品j的评分数据，以及物品i与物品j的标签信息、计算物品i与物品j的相似度、进行个性化推荐；一种融合物品标签信息的协同过滤推荐系统，包括：数据输入模块、相似度计算模块和个性化推荐模块；数据输入模块，输入物品i与物品j的评分数据，以及物品i与物品j的标签信息；相似度计算模块，计算物品i与物品j的相似度；个性化推荐模块，判定两个物品间的共同评分数是否大于人数门限值，选取合适的推荐策略。实现适合所有的推荐场景，当共同评分数据极少时，保证了根据相似度公式计算出来的相似近邻准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN107357835B

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN201710480529.1

申请日：2017-06-22

Applicant: 电子科技大学 ,  东莞市慧眼数字技术有限公司

Inventor： 张可 ,  王鹏 ,  谢文

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种基于主题模型和遗忘规律的兴趣预测挖掘方法及系统，涉及社交用户的兴趣预测领域；其方法包括：用户的兴趣周期性发现、用户的兴趣预测；一种基于主题模型和遗忘规律的兴趣预测挖掘系统，包括：兴趣周期性发现模块、用户的兴趣预测模块和数据显示模块。本发明实现社交网络中用户信息文本主旨的挖掘和用户兴趣的挖掘预测，并能够发现和预测用户兴趣爱好的走势，这对于网站的推荐效果将会有很大的提升，具有极高的商业应用价值。

公开(公告)号：CN107341204A

公开(公告)日：2017-11-10

申请号：CN201710481708.7

申请日：2017-06-22

Applicant: 电子科技大学 ,  东莞市慧眼数字技术有限公司

Inventor： 张可 ,  王世晖 ,  谢文

IPC: G06F17/30 ,  G06Q30/06

CPC classification number: G06F17/30867 ,  G06Q30/0631

Abstract: 本发明公开了一种融合物品标签信息的协同过滤推荐方法及系统，涉及融合物品标签信息的协同过滤推荐领域；包括：依据物品i与物品j的评分数据，以及物品i与物品j的标签信息、计算物品i与物品j的相似度、进行个性化推荐；一种融合物品标签信息的协同过滤推荐系统，包括：数据输入模块、相似度计算模块和个性化推荐模块；数据输入模块，输入物品i与物品j的评分数据，以及物品i与物品j的标签信息；相似度计算模块，计算物品i与物品j的相似度；个性化推荐模块，判定两个物品间的共同评分数是否大于人数门限值，选取合适的推荐策略。实现适合所有的推荐场景，当共同评分数据极少时，保证了根据相似度公式计算出来的相似近邻准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN109344731A

公开(公告)日：2019-02-15

申请号：CN201811049087.6

申请日：2018-09-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张可 ,  程肯 ,  贾宇明 ,  贾海涛 ,  谢文

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/42 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的轻量级的人脸识别方法，属于人脸识别技术领域。为了解决现有的基于深度学习的人脸识别系统中存在的模型过大，速度慢等技术问题，本发明通过对人脸特征提取网络的优化，压缩了人脸识别处理中所涉及的深度神经网络模型的大小，在损失较少或极少系统精度的前提下，加快人脸识别处理速度。本发明的轻量级的识别方法可部署在小型移动终端比如树莓派，单片机等小型设备上，可应用于门禁管理系统，超市会员注册管理系统，考生身份验证管理系统中。

公开(公告)号：CN109344731B

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN201811049087.6

申请日：2018-09-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张可 ,  程肯 ,  贾宇明 ,  贾海涛 ,  谢文

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06V10/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的轻量级的人脸识别方法，属于人脸识别技术领域。为了解决现有的基于深度学习的人脸识别系统中存在的模型过大，速度慢等技术问题，本发明通过对人脸特征提取网络的优化，压缩了人脸识别处理中所涉及的深度神经网络模型的大小，在损失较少或极少系统精度的前提下，加快人脸识别处理速度。本发明的轻量级的识别方法可部署在小型移动终端比如树莓派，单片机等小型设备上，可应用于门禁管理系统，超市会员注册管理系统，考生身份验证管理系统中。

公开(公告)号：CN107357835A

公开(公告)日：2017-11-17

申请号：CN201710480529.1

申请日：2017-06-22

Applicant: 电子科技大学 ,  东莞市慧眼数字技术有限公司

Inventor： 张可 ,  王鹏 ,  谢文

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种基于主题模型和遗忘规律的兴趣预测挖掘方法及系统，涉及社交用户的兴趣预测领域；其方法包括：用户的兴趣周期性发现、用户的兴趣预测；一种基于主题模型和遗忘规律的兴趣预测挖掘系统，包括：兴趣周期性发现模块、用户的兴趣预测模块和数据显示模块。本发明实现社交网络中用户信息文本主旨的挖掘和用户兴趣的挖掘预测，并能够发现和预测用户兴趣爱好的走势，这对于网站的推荐效果将会有很大的提升，具有极高的商业应用价值。