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公开(公告)号：CN107330041A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710501375.X
申请日：2017-06-27
Applicant: 达而观信息科技(上海)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30539 , G06F2216/03
Abstract: 本发明公开了一种基于时间衰减的相关搜索词挖掘方法及系统，挖掘方法实现以下有益效果：通过搜索词关联到相关词的频繁项集，相关词的频繁项集具有更简单、更快速的效果；通过支持度、置信度对推荐的频繁项集中的噪音进行过滤，使推荐的频繁项集过得到简化，人员可以较为容易的确定相关搜索词；通过时间衰减函数降低时间距离太久远的相关搜索词的权重，相对的升高了最近、最热门的相关搜索词的权重，使人员可以迅速找到想要的相关搜索词。挖掘系统通过其中的关联单元、计算过滤单元以及时间衰减单元实现了挖掘系统相同的有益效果。
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公开(公告)号：CN107305568A
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201610252466.X
申请日：2016-04-21
Applicant: 北京智能管家科技有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30194 , G06F2216/03
Abstract: 本发明涉及一种分布式的级联裂变查询方法及装置，其中，所述方法包括在预设的分布式系统开发框架中创建用于放置裂变词的裂变词文件以及用于放置裂变模式的裂变模式文件；根据所述裂变词文件中的裂变词以及所述裂变模式文件中的裂变模式进行迭代裂变搜索，以确定裂变词集合和裂变模集合；根据所述裂变词集合和裂变模集合对用户输入的待查询语句进行裂变处理，并根据处理结果获取并返回查询结果。本发明基于分布式系统开发框架中创建裂变文件，并确定裂变集合，以对用户输入的待查询语句进行裂变处理并返回查询结果，缩短了数据挖掘时间，进而提高了查询准确度和查询效率，提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN107273934A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710507324.8
申请日：2017-06-28
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06K9/6223 , G06F17/30864 , G06F2216/03 , G06K9/6288
Abstract: 本发明公开了一种基于属性融合的图聚类方法，通过构建多层属性融合模型，将图中节点的属性特征和结构关系划分为不同层次，再通过数据的结构关系和属性特征统一合并到同一底层网络中进行聚类操作，并根据聚类中节点投票机制，对数据的结构和属性分别进行加权融合，同时自适应更改属性层的权重系数，使得最后聚类结果更能反映数据的原始分布，从而解决属性层初始值的设置对聚类结果的影响问题，使得最后的聚类能够达到更好的效果。
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公开(公告)号：CN107133341A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710355704.4
申请日：2017-05-19
Applicant: 江苏云光智慧信息科技有限公司
Inventor： 李林
CPC classification number: Y02D10/45 , G06F16/738 , G06F16/70 , G06F2216/03 , G06Q10/063 , H04N5/14 , H04N5/76
Abstract: 本发明公开了一种可编程的通用视频处理分析模块，包括视频编码单元、辅助处理单元、网络处理单元、电压转换单元、嵌入式视频处理单元、内存单元、闪存单元、网络供电单元、外接传感器、卡存储管理单元。本发明的设计简单合理，采用可编程的模块化设计，将视频码流与硬件传感器数据相结合，采用低功耗的元器件，利用算法共同完成前端商业行为属性的采集与分析，特别是视频码流的处理，直观、实时的可视化处理，为商业智能提供了一种新的数据获取途径。
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公开(公告)号：CN107133214A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710341154.0
申请日：2017-05-05
Applicant: 中国计量大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/277 , G06F17/2795 , G06F2216/03 , G06Q30/0282
Abstract: 本发明提供了一种基于评论信息的产品需求偏好特征挖掘及其质量评估方法。该方法包括以下步骤：1，数据的爬取：利用网络爬虫技术在电商平台爬取产品评论指定信息并保存到数据库中；2，数据预处理及产品特征词提取：对采集的数据进行数据清理和预处理，再对预处理后的数据利用BiLSTM‑CRF模型进行产品特征提取；3，对产品需求偏好特征的挖掘及其质量评估。利用本发明，可以利用消费者的反馈信息快速的了解产品的质量问题，并且能够发现客户的需求偏好特征，使企业做出更好的决策来满足消费者。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107085593A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710136995.8
申请日：2017-03-09
Applicant: 广州中大百迅信息技术有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30339 , G06F17/30539 , G06F2216/03
Abstract: 本发明涉及提供一种环境监控方法及系统，其中环境监控方法包括：接收实际测量的环境数据；根据采集周期，判断环境数据的时间信息是否符合所述采集周期；如果判断出所述环境数据的时间信息符合所述采集周期，则将符合所述采集周期的所述环境数据输出用于存档；其中，所述采集周期大于接收所述环境数据的周期。将接收到的环境数据进行采集后再存入数据库存档，减小数据存储压力，提高数据查询效率。
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公开(公告)号：CN107067325A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710253446.9
申请日：2017-04-18
Applicant: 湖南福米信息科技有限责任公司
CPC classification number: G06Q40/04 , G06F17/30539 , G06F2216/03
Abstract: 本发明提供了一种股票行情数据的过滤方法、过滤装置和推送系统，该过滤方法应用于股票行情数据的推送系统，所述推送系统至少包括提供股票行情数据的第一模块和分发股票行情数据的第二模块，所述过滤方法包括：获取来自所述第一模块的实时股票行情数据；获取所述第二模块发送的所有订阅终端订阅的所有股票信息；根据获取到的所述实时股票行情数据和所述所有股票信息，对所述实时股票行情数据进行过滤处理，得到过滤后的股票行情数据；将所述过滤后的股票行情数据发送至所述第二模块，以使所述第二模块将所述过滤后的股票行情数据分发至相应的订阅终端。本发明的技术方案能够有效过滤掉无效数据，从而有利于提高数据传输效率，降低数据传输延迟。
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公开(公告)号：CN107066566A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710216779.4
申请日：2017-04-05
Applicant: 深圳市唯特视科技有限公司
Inventor： 夏春秋
CPC classification number: G06N5/046 , G06F16/2465 , G06F2216/03 , G06N5/045
Abstract: 本发明中提出的一种基于随时间变化图形套索的网络推理方法，其主要内容包括：动态网络、交替方向乘子算法(ADMM)、Θ更新、Z更新，其过程为，首先将图形套索问题从静态网络扩展到动态网络，接着使用基于乘法器交替方向(ADMM)的时变图形套索算法将问题分解，将Θ分割成各个单独的更新，然后并行解决；将Z更新分成两部分，并且对每个部分进行并行化和加速计算，更新ADMM。本发明运用基于乘法器交替方向(ADMM)的时变图形套索算法，能够同时估计网络本身及其结构随时间的变化；同时，其计算简便，准确性高，可扩展性强，能够有效地解决问题。
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公开(公告)号：CN107066565A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710214028.9
申请日：2017-04-01
Applicant: 上海诺悦智能科技有限公司
CPC classification number: G06Q10/04 , G06F17/30684 , G06F2216/03 , G06N3/02 , G06Q50/10
Abstract: 本发明提供了一种旅游热点预测系统，包括数据采集模块、输入模块和预测模块；所述数据采集模块用于采集预测数据并发送给所述预测模块，所述预测数据包括：景区相关数据、地区数据和游客行为数据；所述输入模块用于输入时间和热点信息至所述预测模块；所述预测模块设置有神经网络，所述神经网络根据所述预测数据、所述时间和所述热点信息预测旅游热点。本方案能够进行旅游热点的预测。
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公开(公告)号：CN106951568A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710223971.6
申请日：2017-04-07
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06F17/30539 , G06F17/30194 , G06F17/30563 , G06F17/30592 , G06F2216/03 , G06Q10/04 , G06Q50/205
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的学生贫困状态预测方法，包括获取所有学生在校的学习数据、消费数据信息和贫困生与非贫困生的比例；将学生数据信息分为训练集合和测试集合，且每个集合中贫困生和非贫困生的比例与已确定的比例一致；对训练集合中的数据采用过采样算法进行数据平衡化；采用随机森林算法对训练集合进行模型训练，以测试集合对模型进行测试和评估，得到性能最优的学生贫困状态预测模型；采用学生贫困状态预测模型对学生的贫困状态进行预测。本发明方法通过学生在校的客观数据和表现对学生的贫困状态进行综合考量和预测，从而避免在学生贫困状态评定中出现的主观性和随机性，而且本发明方法科学实用，能够快速进行算法解算和数据分析。
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