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公开(公告)号：CN107609126B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201710833269.1
申请日：2017-09-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/953 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于众包的空间检索词查询的评价方法，包括：根据第一排序算法获取针对查询条件的第一排序列表，根据第二排序算法获取针对所述查询条件的第二排序列表；获取第一排序列表和第二排序列表的元素集合，将元素集合中的任意两个元素进行配对得到多个元素对；将每个所述的元素对转化成二进制问题并发布到众包平台；采集众包平台中二进制问题的答案，基于该答案获取基于众包平台的数据的第三排序列表；比较第一排序列表与第三排序列表之间的相似性、以及第二排序列表与第三排序列表之间的相似性，根据比较结果评价第一排序算法与第二排序算法的优劣。该方法能够判断出排序函数的优劣，从而帮助选择具有较好检索结果的排序函数。
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公开(公告)号：CN106056164A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610412995.1
申请日：2016-06-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6278
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的分类预测方法包括：获取待训练数据并分块为多个分块数据；为每个分块数据构建一个相对应的贝叶斯子网络；使用每个贝叶斯子网络同时进行分类预测任务。本发明通过使用并行学习获得多个子网结构并同时进行预测分类任务的技术方案，节省了数据量较大情况下贝叶斯网络学习的时间成本，并在特定数据集下取得了较好的表现。
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公开(公告)号：CN108874868A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810374955.1
申请日：2018-04-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种隐式标签同现的预测方法，包括：获取信息网络中与标签相关的实体，基于不同实体之间的关系构建权重网络元结构并得到信息网络对应的网络拓扑结构；分别针对不同的实体，相应计算得到不同实体的权重并添加到所述网络拓扑结构中；针对待预测的两个标签，在所述网络拓扑结构中获取两个标签之间的权重路径；其中，所述权重路径为待预测的两个标签之间连接路径；将所述权重路径作为输入，采用逻辑回归模型作为预测模型，计算待预测的两个标签同现的概率。本申请能够对标签网络中隐藏更深的标签关系是否能够同现进行准确预测，进而挖掘得到更深层次的相关信息。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN106649519B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201610903523.6
申请日：2016-10-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种产品特征的挖掘与评价方法包括：随机抓取多条消费者对于产品的文本评论信息训练感情词典与产品特征词典；确定目标产品，并从电子商务平台上抓取多条不同消费者对于目标产品的文本评论信息；根据感情词典与产品特征词典，依次从每条文本评论信息中抽取出产品特征‑感情词语对，并使用产品特征‑感情词语对迭代更新感情词典与产品特征词典，直到多条文本评论信息均被处理；对所有被抽取出的产品特征‑感情词语对进行统计，获得该产品的产品特征与感情评价。本发明能够在中文领域上挖掘与评价产品的特征并进行统计分析，为中文电子商务的综合评价提供数据支持。
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公开(公告)号：CN106484679B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201610916472.0
申请日：2016-10-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/279
Abstract: 本发明公开了一种应用于消费平台上的虚假评论信息识别方法及装置包括：从消费平台上抓取多条消费评论信息；确定群体性虚假评论人；确定每个评论人的可信度；确定每个商家的可信度；确定每条消费评论信息的独立可信度；识别虚假评论信息。本发明能够在消费平台上确定以中文撰写的多种类型的评论的可信度，并识别出虚假评论。
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公开(公告)号：CN107609126A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710833269.1
申请日：2017-09-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于众包的空间检索词查询的评价方法，包括：根据第一排序算法获取针对查询条件的第一排序列表，根据第二排序算法获取针对所述查询条件的第二排序列表；获取第一排序列表和第二排序列表的元素集合，将元素集合中的任意两个元素进行配对得到多个元素对；将每个所述的元素对转化成二进制问题并发布到众包平台；采集众包平台中二进制问题的答案，基于该答案获取基于众包平台的数据的第三排序列表；比较第一排序列表与第三排序列表之间的相似性、以及第二排序列表与第三排序列表之间的相似性，根据比较结果评价第一排序算法与第二排序算法的优劣。该方法能够判断出排序函数的优劣，从而帮助选择具有较好检索结果的排序函数。
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公开(公告)号：CN106649519A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610903523.6
申请日：2016-10-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种产品特征的挖掘与评价方法包括：随机抓取多条消费者对于产品的文本评论信息训练感情词典与产品特征词典；确定目标产品，并从电子商务平台上抓取多条不同消费者对于目标产品的文本评论信息；根据感情词典与产品特征词典，依次从每条文本评论信息中抽取出产品特征‑感情词语对，并使用产品特征‑感情词语对迭代更新感情词典与产品特征词典，直到多条文本评论信息均被处理；对所有被抽取出的产品特征‑感情词语对进行统计，获得该产品的产品特征与感情评价。本发明能够在中文领域上挖掘与评价产品的特征并进行统计分析，为中文电子商务的综合评价提供数据支持。
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