公开(公告)号：CN112579792A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011528527.3

申请日：2020-12-22

Applicant: 东北大学

Inventor： 于亚新 ,  包健 ,  王亚龙 ,  吴晓露 ,  乔勇鹏 ,  刘树越

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F16/28 ,  G06F40/211 ,  G06F40/253 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G16H50/70 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种基于PGAT和FTATT的远程监督关系抽取方法，涉及远程监督关系抽取技术领域。该方法包括：获取NYT数据集，将数据集中包含相同实体对的句子划分在一个包中；获取每个包中句子的词语向量表示；基于Bi‑LSTM抽取句子的序列特征；基于PGAT抽取句子的句法结构特征；利用FTATT对包中不同句子分配权重；将包中各句子的特征向量与句子的权重系数加权求和，获得包的特征向量；根据包的特征向量，对包中实体对进行关系分类。利用PGAT能够捕获句子的句法结构信息，使得抽取的句子特征包含语义和语法方面的丰富信息，同时采用FTATT对注意力机制进行微调，动态地丢弃尽可能多的噪音数据，提高关系抽取准确性。

公开(公告)号：CN112199609A

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN202011285422.X

申请日：2020-11-17

Applicant: 东北大学

Inventor： 于亚新 ,  吴晓露 ,  包健 ,  王亚龙

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/9537 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种自注意力下时空语义间隔感知的POI推荐系统及方法，涉及推荐技术领域。本发明系统包括系统，包括数据采集清洗模块、个性化时间间隔模块、个性化空间间隔模块、语义相关性计算模块、时空语义间隔感知自我注意模块和POI推荐模块；通过将用户交互序列建模为具有不同时间间隔的序列，不仅考虑了用户签到数据的绝对位置，同时将这些不同时间间隔纳入推荐系统；基于用户的历史签到数据，通过考虑签到数据之间的时间间隔、空间间隔以及语义相关性，有效捕获用户的动态偏好，合理的向用户推荐其下一步会去的地方，提高推荐准确度。

公开(公告)号：CN106776959B

公开(公告)日：2019-12-17

申请号：CN201611101943.9

申请日：2016-12-05

Applicant: 东北大学

Inventor： 于亚新 ,  田宏增 ,  李晓旭 ,  张文超 ,  王磊 ,  续宗泽

IPC: G06F16/9536 ,  G06Q50/00 ,  H04L12/58 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明提出一种基于线上线下双重社交关系的活动推荐系统及方法，属于社交网站好友推荐技术领域，本发明利用线上同组、线下同活动双重社交关系，实现了目标用户潜在好友发现策略，提供了将传统活动推荐算法移植到EBSN推荐系统的可用性实施手段；基于本发明发现的目标用户其潜在好友的活动偏好等，可以比较准确地向目标用户推荐令其感兴趣的活动，提高了EBSN推荐系统的服务质量；本发明还提供用户社交活动统计分析功能，可根据用户选择的区域，以可视化友好界面形式展现该地区社交活动统计分析结果，为其他应用提供有参考价值的信息支撑。

公开(公告)号：CN104268171B

公开(公告)日：2017-09-19

申请号：CN201410462802.4

申请日：2014-09-11

Applicant: 东北大学

Inventor： 于亚新 ,  田宏增 ,  隋鸣飞 ,  续宗泽 ,  王国仁

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明一种基于活动相似和社交信任的社交网好友推荐系统及方法，属于信息推荐和数据挖掘领域，该方法主要是利用用户社交信任值和活动偏好相似性来实现基于位置社交网络中好友推荐，由于活动可以体现用户兴趣偏好，因此通过用户间活动相似性发现与其偏好相似的好友；由于社交信任能反映用户间交互紧密程度，因此根据不同程度信任关系进行好友推荐具有更合理的可解释性；实验证明，本发明推荐效果在准确性和合理解释性上均优于现存的好友推荐方法，实际应用价值很高，如果能得到推广，对企事业单位明确目标客户范围，提高广告服务的关联度和准确性，提高广告营销价值均有重要的指导和决策意义。

公开(公告)号：CN104462592A

公开(公告)日：2015-03-25

申请号：CN201410848410.1

申请日：2014-12-29

Applicant: 东北大学

Inventor： 刘欣 ,  于亚新 ,  于双羽 ,  李玉龙

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/00

CPC classification number: G06F17/30867 ,  G06F17/3087 ,  G06Q50/01

Abstract: 本发明一种基于不确定语义的社交网用户行为关系推演系统及方法，属于数据挖掘和服务信息推荐领域，本发明基于用户地理位置相似性与用户活动相似性推演出用户是否具有行为关系；通过地理位置与活动相似性推断出与用户具有行为关系的用户，从而可以对未知用户行为做出准确预测，可以极大地提升信息推荐服务的质量；实验证明，本发明在未知本发明在未知用户行为预测的准确性上优于现在已有的行为预测方法，具有很高的实际应用价值，所以如果能够得到推广，将能极大地提高用户行为预测的准确性，对企事业明确目标客户人群，做出正确决策具有显著的意义。

公开(公告)号：CN102024053A

公开(公告)日：2011-04-20

申请号：CN201010594906.2

申请日：2010-12-17

Applicant: 东北大学

Inventor： 王波涛 ,  于亚新 ,  谭贤婷 ,  王立军

IPC: G06F17/30

Abstract: 一种同构对称发布订阅系统的近似环匹配方法，属于计算机数据库领域，包括以下步骤：步骤1：计算订阅概率；步骤2：确定链订阅的长度，即抛出长度为MaxLength-1的链订阅；步骤3：设置过滤订阅的阈值并估算节省的存储空间；本发明同构对称发布订阅系统的近似环匹配方法，采用基于阈值的方法，能够在得到正确的结果的情况下，节省出大量的存储空间；当阈值设置为时，可以在节省超过50%的空间的情况下求解出约98%的结果；当阈值设置为时，可以在节省约90%的空间的情况下求解出约90%的结果。

公开(公告)号：CN101408901A

公开(公告)日：2009-04-15

申请号：CN200810229043.1

申请日：2008-11-26

Applicant: 东北大学

Inventor： 王国仁 ,  于亚新 ,  王波涛 ,  丁国辉 ,  王斌 ,  赵相国 ,  赵宇海 ,  信俊昌 ,  乔百友 ,  韩东红 ,  张恩德 ,  李淼

IPC: G06F17/30

Abstract: 一种基于主题词条的跨类型数据的概率聚类方法，属于数据库领域，包括以下步骤：(1)定义主题词条的类型；将跨类型数据分为主题相关词条、主题半相关词条和主题不相关词条；(2)对每类词条分配概率；(3)用概率表示数据主题；(4)构建数据的主题词条概率相似性矩阵M；对步骤(3)中跨类型数据的任意两个数据dx和dy，计算dx和dy任意两种描述形式的相似度，将相似度大于某一阈值的相似性的概率相加，将任意两个数据的直接相关概率存储在矩阵M中；(5)基于矩阵M构建聚类模型Mc；(6)基于聚类模型Mc的聚类方法。本发明利用与主题相关的词条项的相似性来对跨类型数据进行聚类，提高了数据聚类的精度，减少了聚类时间。

公开(公告)号：CN101266607A

公开(公告)日：2008-09-17

申请号：CN200810011323.5

申请日：2008-05-09

Applicant: 东北大学

Inventor： 王国仁 ,  王波涛 ,  王斌 ,  赵相国 ,  乔百友 ,  韩东红 ,  于亚新 ,  赵宇海 ,  信俊昌 ,  张恩德

IPC: G06F17/30

Abstract: 一种基于最大间隙空间映射的高维数据索引方法，属于数据库领域，包括以下步骤：步骤1进行最大间隙空间映射计算给定数据空间的每个维间隙值，选择维间隙值较大的前K值，将给定空间的实际数据点投影到K个维空间；步骤2构造MS－treeMS－tree首先找到适当的插入节点M，如果该节点没有满，则该对象被直接插入到该节点中；如果该节点已满，则该节点将被分裂，然后检查插入对象是否在结点M的MBR中，如果不在，则更新M的MBR并将原始空间映射到一个低维空间；步骤3进行相似性查找本发明的有益效果是通过减少假活动子树的访问来提高查询性能，因此，减少对假活动子空间的访问次数来改善索引相似性查询的性能。