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公开(公告)号：CN115422459A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211082132.4
申请日：2022-09-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种基于特征融合的中小微企业服务图卷积网络推荐方法，属于信息推荐技术领域。该方法包括数据采集和数据预处理；基于数据预处理结果提取用户自身特征、服务自身特征以及构建用户‑服务二部图；将所述用户自身特征、服务自身特征及用户‑服务二部图，经过图卷积神经网络进行编码和辅助特征融合得到用户、服务特征的最终嵌入表示；基于所述用户、服务特征的最终嵌入表示进行用户‑服务的链路连接预测，将预测为确定连接的服务资源推荐给用户。通过在节点信息中融入用户、服务的辅助信息更好的对节点信息进行描述，对比同期的图神经网络推荐算法有较好的效果，对缓解推荐系统冷启动问题有明显改善。
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公开(公告)号：CN109783219A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711107193.0
申请日：2017-11-10
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种云资源优化调度方法，首先获取调度请求的各参数，然后计算出当前平均响应时间，然后判断当前平均响应时间所处的范围，若当前平均响应时间位于预设的理想响应时间和超时响应时间之间，计算收益损失与当前平均响应时间的对应关系，计算出所述收益损失和当前使用的虚拟资源的成本之和达到最小值时的虚拟资源的量，作为优选的数据资源的调度量。该方案可以保证收益损失不会太大，也就是保证了响应速度，但同时资源成本也不能太高，从而提高资源的利用效率并保证处理速度，从而达到资源的最优化分配，提升经济效益，避免了云资源的浪费，节省云应用用户的资源使用成本。
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公开(公告)号：CN112800333A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110152869.8
申请日：2021-02-04
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/00
Abstract: 本申请实施例提供了一种企业用户服务的推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标企业用户注册信息、目标企业用户工商信息、目标企业用户运营信息、以及目标企业用户行为信息；根据目标企业用户注册信息、目标企业用户工商信息、目标企业用户运营信息、以及目标企业用户行为信息，确定第一企业用户服务推荐信息以及第二企业用户服务推荐信息；对第一企业用户服务推荐信息和第二企业用户服务推荐信息进行汇总排序，得到目标企业用户服务推荐排序信息；根据目标企业用户服务推荐排序信息推荐企业用户服务推荐信息；本申请实施例能够解决企业用户服务推荐结果与企业用户的真实服务需求并不匹配的问题。
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公开(公告)号：CN111528797B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202010323243.4
申请日：2020-04-22
Abstract: 本发明实施例提供了一种水产品无水保活个体应激水平无损动态监测方法，包括：采集水产品无水保活运输过程中的关键微环境参数以及水产品个体体表粘液的特征应激信号；基于所述特征应激信号，确定所述水产品个体的关键应激指标浓度，基于所述关键微环境参数，计算所述水产品个体的应激校正因子；获取采集时刻所述水产品个体的成活率，并基于所述成活率、所述关键应激指标浓度以及所述应激校正因子，确定所述水产品个体的应激水平。本发明实施例中，不会对水产品个体造成损失，可以实现无水保活个体应激水平的无损监测，且可以实现实时动态监测。而且，考虑了无水保活环境因素对水产品个体应激水平的影响，引入关键微环境参数，使结果更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115422413A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211082135.8
申请日：2022-09-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/9035 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开的基于深度学习的中小微企业服务资源推荐方法及系统，属于人工智能领域。该方法包括：获取服务资源交易数据集，构建企业‑服务资源异构信息网络；然后分别通过图神经网络模型和全连接神经网络模型进行深度特征提取得到企业及服务资源的最终向量表示；根据所述企业及服务资源的最终向量表示进行企业‑服务资源链路连接概率预测，根据预测结果确定推荐给中小微企业的服务资源。本发明仅通过企业的服务购买记录进行推荐，解决了在缺少如点击、收藏、评论等用户行为信息下实现服务资源精准推荐的问题。
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公开(公告)号：CN110019796A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201711118314.1
申请日：2017-11-10
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种用户文本信息分析方法，对待分析文本信息进行预处理；对预处理后的待分析文本信息进行潜在主题挖掘，获取文本的主题概率分布；针对所述主题概率分布计算文本的相似度，根据相似度进行用户特征值聚类；对聚类后的待分析文本信息进行数字化标记，得到待分析样本数据；将待分析样本数据输入预先建立的用户偏好分析模型中，得到用户偏好分析结果。该方案中，通过深入挖掘用户文本特征，计算用户间文本相似度，并根据相似度距离进行聚类分析，简化深度神经网络隐含层的结构，提高深度神经网络的学习效率。
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公开(公告)号：CN101334392B
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN200810115586.0
申请日：2008-06-25
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种有毒有害物质预警分析方法及系统。该方法包括：检测待测对象中有毒有害物质种类、含量，记录检测数据；根据检测数据，确定决策单元和评价指标；根据决策单元和评价指标，构建主成分分析模型和模糊综合评价模型，对有毒有害物质进行分析评价。本发明的方法为满足不同检测宽度和检测精度要求的有毒有害物质预警系统开发提供了方法基础，为预警分析提供了模糊评价依据，预警分析效率高，对模糊规则不确定性的处理能力强，分析方法先进、结果准确。
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