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公开(公告)号：CN114782078A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210347941.7
申请日：2022-04-01
Abstract: 本发明涉及一种针对高维数据的商业信息评估方法及系统，属于大数据领域。该方法为：S1：对商业信息评估涉及的高维数据进行预处理。S2：建立基于ECA‑Net注意力机制和FFM的CatNN，和基于LightGBM作为提升树的GBDT2NN。S3：输入类别型稀疏特征到改进的CatNN，计算其输入和损失函数，得到基于类别型稀疏特征的评估结果。S4：输入数值型稠密特征到改进的GBDT2NN，得到基于数值型稠密特征的评估结果。S5：集成改进的CatNN和GBDT2NN，用于实现高维数据下的商业信息评估。该方法针对高维数据下商业信息评估中涉及的不同类型特征进行了专门的改进处理，且实现了评估模型的在线更新。
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公开(公告)号：CN114596591A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210265679.1
申请日：2022-03-17
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆市住房公积金管理中心
IPC: G06V40/10 , G06V40/16 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G10L15/22 , G10L15/26 , G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/18 , G10L19/02 , G10L25/24
Abstract: 本发明涉及一种语音识别触发的服务人员手势规范识别及检测方法，属于计算机视觉技术领域。该方法包括以下步骤：S1：采集设备安装位置和安装条件的设置；S2：建立服务人员音色库和人脸库，以及说话人音色及其人脸信息的对应关系，用于识别说话人身份；S3：建立语音识别模型，用于识别说话内容，判定说话内容中是否存在关键词/句；S4：建立人脸识别模型，用于识别服务人员人体区域范围；S5：构建服务手势识别模型，用于辨识服务人员规范性。本发明通过建立语音和人体姿态间的事件链关系，从语音关联到行为姿态过程，在视频信息复杂的场景中，快速、准确地定位和识别服务人员手势规范性，以便对其进行监测上报和提示预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112256964A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011140311.X
申请日：2020-10-22
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆市住房公积金管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多维度数据学习的金融机构潜在客户推荐方法，属于数据处理技术领域。通过数据获取模块获取初始样本数据，根据预设的数据结构将所述样本数据建立初始数据集并存储至服务器主体中；数据处理模块对数据进行清洗，去除唯一属性，进行缺失值处理和异常值处理，最后对数据标准化，保证数据集中的数据全都真实有效；数据筛选模块对所述数据集进行筛选，用PCA对数据降维，方便之后数据的可视化；推荐模型模块先获取上述经过处理之后的多维数据，然后将多维数据送入推荐模型中进行数据分析得到分析结果，并为每个客户进行等级预测。本发明在保证数据分析速度时同时兼顾精度，提高数据分析的效率。
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公开(公告)号：CN114782078B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210347941.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0201 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种针对高维数据的商业信息评估方法及系统，属于大数据领域。该方法为：S1：对商业信息评估涉及的高维数据进行预处理。S2：建立基于ECA‑Net注意力机制和FFM的CatNN，和基于LightGBM作为提升树的GBDT2NN。S3：输入类别型稀疏特征到改进的CatNN，计算其输入和损失函数，得到基于类别型稀疏特征的评估结果。S4：输入数值型稠密特征到改进的GBDT2NN，得到基于数值型稠密特征的评估结果。S5：集成改进的CatNN和GBDT2NN，用于实现高维数据下的商业信息评估。该方法针对高维数据下商业信息评估中涉及的不同类型特征进行了专门的改进处理，且实现了评估模型的在线更新。
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公开(公告)号：CN116166771A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211480102.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G10L15/22 , G10L17/22 , G10L17/02
Abstract: 本发明涉及一种行为文本处理的语音服务内容识别方法，属于自然语言处理领域，包含以下步骤：采集客服的服务音频，计算音频各帧之间的声纹相似度，按相似度对音频帧进行聚类；建立客服人员音色库，确定服务音频客服身份；使用语音识别模型将服务音频转为语音文本；建立文本关键词库，计算与检索语音文本中的行为关键词，构建行为关键词序列；建立说话人行为识别模型，根据行为关键词序列确定客服行为，构建客服行为序列；建立服务内容识别模型，根据客服行为序列确定客服服务内容。
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公开(公告)号：CN114677200B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210368272.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06F16/958 , G06F21/60 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及一种基于多方高维数据纵向联邦学习的商业信息推荐方法及装置，属于大数据技术领域，包括以下步骤：S1：创建同态加密的密钥对。进行多方数据的预处理和加密样本对齐；S2：构建纵向联邦LightGBM模型；S3：将纵向联邦LightGBM模型转换成神经网络，作为纵向联邦ECA‑DeepGBM模型的GBDT2NN部分；S4：纵向联邦ECA‑DeepGBM模型CatNN部分前馈过程计算；S5：构建损失函数及模型整体训练，基于训练好的高维数据分类预测模型，实现基于多方高维数据的商业信息推荐。本发明通过多方数据增加特征维度的方式，以达到进行精准商业信息推荐的目的。
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公开(公告)号：CN114677200A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210368272.1
申请日：2022-04-01
IPC: G06Q30/06 , G06F16/9535 , G06F16/958 , G06F21/60 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及一种基于多方高维数据纵向联邦学习的商业信息推荐方法及装置，属于大数据技术领域，包括以下步骤：S1：创建同态加密的密钥对。进行多方数据的预处理和加密样本对齐；S2：构建纵向联邦LightGBM模型；S3：将纵向联邦LightGBM模型转换成神经网络，作为纵向联邦ECA‑DeepGBM模型的GBDT2NN部分；S4：纵向联邦ECA‑DeepGBM模型CatNN部分前馈过程计算；S5：构建损失函数及模型整体训练，基于训练好的高维数据分类预测模型，实现基于多方高维数据的商业信息推荐。本发明通过多方数据增加特征维度的方式，以达到进行精准商业信息推荐的目的。
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