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公开(公告)号：CN117909596A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410079232.4
申请日：2024-01-19
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种上下文注意力增强与意图识别的会话推荐系统及方法，涉及推荐技术领域。一种上下文注意力增强与意图识别的会话推荐系统包括数据采集清洗模块、会话间显式依赖图和隐式相关图构建模块、项目初始嵌入模块、双图神经网络模块、会话表征学习模块和会话推荐模块。一种上下文注意力增强与意图识别的会话推荐方法，从当前会话和相邻会话的角度考虑，应用双图神经网络对项目间的显式依赖和隐式相关性分别进行学习，增强项目特征表示，根据相同项目在不同会话中的反向位置不同，将反向位置编码纳入到项目嵌入中，得到准确会话表示，对用户意图进行识别，最后在模型预测中，应用焦点损失Focal Loss函数来平衡正负样本，完成预测，提高了推荐准确度。
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公开(公告)号：CN116923918A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311064031.9
申请日：2023-08-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于图像分类和拉曼光谱双重检测的医院垃圾分类装置，涉及医院垃圾分类技术领域。包括箱体、箱盖、垃圾投入滑窗模块、垃圾初分类模块、垃圾潜在毒性判别模块、垃圾分类托盘组件模块、装置杀菌除臭模块、垃圾称重模块；垃圾通过垃圾投入滑窗模块投入后进行垃圾初分类模块的初步识别，若是生活垃圾，通过垃圾潜在毒性判别模块判断潜在毒性，根据是否有感染性或毒性，由垃圾分类托盘组件模块投入对应的垃圾箱中，否则直接投入对应垃圾箱中，完成垃圾分类；通过装置杀菌除臭模块实现除臭消毒，通过垃圾称重模块获取垃圾重量。本发明能够提高医院垃圾分类准确性、快速进行垃圾识别、识别医院垃圾隐式感染性和毒性、规范医院垃圾处理。
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公开(公告)号：CN112579792B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202011528527.3
申请日：2020-12-22
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/28 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06F40/30 , G16H50/70 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
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。
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公开(公告)号：CN106776959A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611101943.9
申请日：2016-12-05
Applicant: 东北大学
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。
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公开(公告)号：CN102024053B
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201010594906.2
申请日：2010-12-17
Applicant: 东北大学
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118818976A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410800970.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于策略重要性识别和值函数矫正的机器人奔跑控制方法，涉及机器人控制技术领域。本发明使用当前策略的值函数与行为策略的值函数的差代替选择策略的标准；采用策略重要性对策略进行加权评估，即面对不同的策略时，对每种策略进行动态评估，选取一个对长期回报最优的动作；采用Q函数协同矫正的方式来计算目标Q值，进而对当前策略进行多方面的评估。本发明的方法能有效缓解由OOD引起的高估问题，提高智能体在真实环境下的表现性能以及在新环境下的稳定性和鲁棒性，使智能体能够处理更复杂的机器人奔跑任务，如快速变速、急转弯和跳跃等，提高了机器人的整体任务执行能力。
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公开(公告)号：CN114117220A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111420425.4
申请日：2021-11-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/28 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于知识增强的深度强化学习交互式推荐系统及方法，涉及推荐技术领域。本系统包括数据采集清洗模块、环境模拟器构建模块、知识图谱构建模块、图卷积模块、用户状态表示模块、策略网络模块和值网络模块。本发明结合知识图谱中丰富的语义信息，利用图卷积网络结构，沿着高阶连通性递归地传播相邻实体的嵌入表示，并采用图注意力网络思想，利用知识图谱中丰富的语义信息增强项目表示，同时又融合了用户‑项目二部图，从集体的用户行为充分挖掘潜在关系，从而准确捕捉用户的动态偏好，并利用深度强化学习自主学习最优推荐策略，从而提高推荐准确度。
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公开(公告)号：CN105719191A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610038214.7
申请日：2016-01-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种多尺度空间下不确定行为语义的社交群体发现系统及方法，属于数据挖掘和知识发现领域，本发明基于用户社交网Twitter行为轨迹，根据其发布推文地理位置的相似性以及推文词条所表达的不确定活动语义的相似性，来发现用户是否具相似有行为关系，从而找到对应的相似行为用户群体；实验证明，本发明在发现用户相似行为群体的准确性上优于现在已有的判断方法，具有很高的实际应用价值，如果能够得到极大推广，势必会有助于产业创新、促进跨界融合、惠及社会民生，推动我国经济和社会的创新发展。
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公开(公告)号：CN103413054A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310368605.1
申请日：2013-08-20
Applicant: 东北大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明一种基于用户计算机交互事件的网瘾检测装置及方法，属于数据挖掘领域，本发明通过人们常用的上网工具，采集可量化的人机交互操作数据，并利用这些数据计算分析用户上网行为，从而检测出用户是否罹患网瘾，并对该上网工具进行有效控制；本专利检测网瘾的正确率可高达85%以上，有效避免了现有检测方法的失误，提高检测的准确度；本发明还可降低检测成本，用户可随时进行检测，对于中小学生应用价值高，有效预防并控制网瘾行为，减少网瘾伤害。
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公开(公告)号：CN118714193A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410792926.2
申请日：2024-06-19
Applicant: 东北大学
IPC: H04L67/55 , H04L67/306 , G06N5/022 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种基于知识蒸馏的自适应双塔多模态推荐方法，涉及多模态推荐技术领域，本发明通过收集获取用户‑项目交互信息以及项目多模态信息，进行数据清洗和格式转换；使用教师‑学生模型进行多模态信息的知识蒸馏；基于GNN和专家网络构建双塔模型；分别计算双塔模型下交互塔和内容塔的偏好得分；基于场景特征进行双塔偏好得分混合；计算偏好得分之后进行项目推荐。本发明显著优于传统的单模态推荐算法。这一进步不仅体现在推荐系统的性能提升上，也在空间和计算资源的节约上有着明显的优势。因此，本发明在多模态推荐系统领域具有重要的应用价值和广阔的市场前景。
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