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公开(公告)号：CN111814046B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202010631881.2
申请日：2020-07-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明属于计算机科学与技术领域，特别涉及一种基于邻域粗糙集的电影三支推荐方法，包括获取历史数据并对数据进行预处理；构建用户与用户之间的相似性矩阵；以目标用户为中心构建邻域，且令邻域内的用户都与邻域中心的用户相似，将邻域中的用户作为近邻用户；计算训练数据集的全局领域半径和每个用户的最优邻域半径，若用户最优邻域半径大于全局邻域半径则用户属于正区域或负区域用户，否则用户为边界区域用户；根据边界区域用户隶属目标概念的隶属度构造阴影集，由阴影集模型得到推荐阈值；根据待推荐数据的隶属度与推荐阈值的关系进行三支推荐；本发明解决了传统推荐方法根据预测评分实施推荐带来了更多的不确定造成推荐质量降低的问题。
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公开(公告)号：CN111814046A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010631881.2
申请日：2020-07-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明属于计算机科学与技术领域，特别涉及一种基于邻域粗糙集的电影三支推荐方法，包括获取历史数据并对数据进行预处理；构建用户与用户之间的相似性矩阵；以目标用户为中心构建邻域，且令邻域内的用户都与邻域中心的用户相似，将邻域中的用户作为近邻用户；计算训练数据集的全局领域半径和每个用户的最优邻域半径，若用户最优邻域半径大于全局邻域半径则用户属于正区域或负区域用户，否则用户为边界区域用户；根据边界区域用户隶属目标概念的隶属度构造阴影集，由阴影集模型得到推荐阈值；根据待推荐数据的隶属度与推荐阈值的关系进行三支推荐；本发明解决了传统推荐方法根据预测评分实施推荐带来了更多的不确定造成推荐质量降低的问题。
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公开(公告)号：CN112365120B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202011051474.0
申请日：2020-09-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机科学与技术领域，具体涉及一种基于三支决策的经营战略智能生成方法，该方法包括：采用经营战略智能生成系统获取企业数据信息，对企业数据信息进行预处理，得到数据信息表，将数据信息表存入数据库；当经营战略智能生成系统接收到经营战略制定计划指令时，系统从数据库中获取数据信息表，根据数据信息表中的信息，系统生成经营战略；本方法统计每个部门的决策意见，可以多线程进行，每个部门互不干扰的给出自己的意见，能极大地提高工作的效率。
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公开(公告)号：CN112784171A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110083203.1
申请日：2021-01-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本发明属于计算机科学与技术邻域，具体涉及一种基于上下文典型性的电影推荐方法，该方法包括：获取用户数据，根据用户数据以及每个用户对不同电影类型的上下文典型性构建上下文典型性矩阵；在上下文典型性矩阵中寻找近邻，根据近邻的上下文属性值计算近邻用户的评分；根据用户数据的评分信息，采用知识粒度计算出上下文属性对每个电影类型的重要度；根据重要度和单上下文的计算出多上下文的预测评分；根据多上下文的预测评分对电影进行推荐；相比传统的协同过滤推荐系统，本发明用典型性协同过滤替代传统协同过滤，有效的缓解了数据的稀疏性。
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公开(公告)号：CN112288571A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011329953.4
申请日：2020-11-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机科学与技术领域，具体涉及一种基于快速构建邻域覆盖的个人信用风险评估方法，该方法包括：获取贷款人的个人信息数据，对该信息数据进行预处理；采用K‑means聚类算法对预处理后的数据进行聚类，构建邻域覆盖序列；计算邻域覆盖序列中的邻域中心局部密度和相对距离；根据邻域中心的局部密度和相对距离对邻域进行排序；对排序后的邻域进行选择，并对选择的邻域进行风险评估预测，得到预测结果；根据风险评估结果确定是否对贷款人进行贷款；本发明通过邻域中心的局部密度与相对距离的乘积对邻域进行选择，能够更好的评估邻域的分类能力，使得在更少的邻域下得到更高的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112784171B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110083203.1
申请日：2021-01-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本发明属于计算机科学与技术邻域，具体涉及一种基于上下文典型性的电影推荐方法，该方法包括：获取用户数据，根据用户数据以及每个用户对不同电影类型的上下文典型性构建上下文典型性矩阵；在上下文典型性矩阵中寻找近邻，根据近邻的上下文属性值计算近邻用户的评分；根据用户数据的评分信息，采用知识粒度计算出上下文属性对每个电影类型的重要度；根据重要度和单上下文的计算出多上下文的预测评分；根据多上下文的预测评分对电影进行推荐；相比传统的协同过滤推荐系统，本发明用典型性协同过滤替代传统协同过滤，有效的缓解了数据的稀疏性。
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公开(公告)号：CN112288571B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011329953.4
申请日：2020-11-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机科学与技术领域，具体涉及一种基于快速构建邻域覆盖的个人信用风险评估方法，该方法包括：获取贷款人的个人信息数据，对该信息数据进行预处理；采用K‑means聚类算法对预处理后的数据进行聚类，构建邻域覆盖序列；计算邻域覆盖序列中的邻域中心局部密度和相对距离；根据邻域中心的局部密度和相对距离对邻域进行排序；对排序后的邻域进行选择，并对选择的邻域进行风险评估预测，得到预测结果；根据风险评估结果确定是否对贷款人进行贷款；本发明通过邻域中心的局部密度与相对距离的乘积对邻域进行选择，能够更好的评估邻域的分类能力，使得在更少的邻域下得到更高的精度。
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公开(公告)号：CN112365120A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011051474.0
申请日：2020-09-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机科学与技术领域，具体涉及一种基于三支决策的经营战略智能生成方法，该方法包括：采用经营战略智能生成系统获取企业数据信息，对企业数据信息进行预处理，得到数据信息表，将数据信息表存入数据库；当经营战略智能生成系统接收到经营战略制定计划指令时，系统从数据库中获取数据信息表，根据数据信息表中的信息，系统生成经营战略；本方法统计每个部门的决策意见，可以多线程进行，每个部门互不干扰的给出自己的意见，能极大地提高工作的效率。
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公开(公告)号：CN115101153A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111503616.7
申请日：2021-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于医疗检测领域，具体涉及一种基于散列桶邻域的慢病分类标记方法，该方法包括：获取待测用户的个人信息数据，得到医学条件属性集；确定散列函数，采用散列函数将患者空间中的患者样本依次划分到邻域诊断桶中，得到基于邻域诊断慢病的散列桶序列；确定待测用户的诊断邻域；根据待测用户的诊断邻域采用多数投票原则计算每个待测用户被预测患病的概率；根据待诊患者邻域中满足多数投票原则的若干最大概率慢病标签，计算选择距离度最大的慢病标签，根据慢病标签对患者进行分类；通过采用本发明使用的方法，医疗人员可根据预测结果辅助判断患者是否患有慢病，能够极大的提高慢病预测效率与医学诊断质量。
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公开(公告)号：CN112396507A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202010903303.X
申请日：2020-09-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及信用监测技术领域，具体涉及一种基于阴影划分的集成SVM个人信用评估方法，包括：对训练数据进行预处理，进行特征选择，识别边界样本并对样本空间进行阴影划分，对训练数据进行采样，形成多组训练集以训练集成SVM模型，将待预测样本输入到训练好的集成SVM预测模型中，训练好的集成SVM预测模型通过m个基分类器投票的方式对待预测样本进行分类，每个基分类器投1票，所有基分类器投票完毕后，将待预测样本分到投票数最多的类中，输出信用评级，同时将数据存入数据库中。本发明对用户的信用评分进行科学的预测与评估，通过有效特征与样本的提取和筛选，有效提高用户信用监测的精度，有利于有效降低信贷或金融企业的信贷风险。
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