公开(公告)号：CN116777659A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310493580.1

申请日：2023-05-05

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李瑛 ,  张晓 ,  李倩倩 ,  杜伟 ,  张洁琳 ,  梁钰 ,  孙睿涵

IPC: G06Q50/00 ,  G06F16/34 ,  G06F16/901 ,  G06F16/951 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于异质符号属性网络的热点事件争议性分析方法，涉及数据分析技术领域，该分析方法包括：从社交网络中获得原始数据集，其中包含属性信息；进行数据预处理操作，对微博的所有评论进行文本摘要处理，通过主题模型发现事件主题，并完成异质图的构建；将属性信息与文本信息、结构信息进行融合；根据用户的评论信息进行情感分析，构建出用户之间的符号网络，完成用户在异质网络下和符号网络下的自监督训练；根据社区差异、中介中心性、用户传播表示进行社区争议性衡量。本发明基于社区发现结果从不同角度进行争议性预测，而且通过开发在线服务平台对热点事件进行分析，为用户提供了方便。

公开(公告)号：CN116439672A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310553992.X

申请日：2023-05-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李瑛 ,  孙睿涵 ,  杜伟 ,  张洁琳 ,  袁海波 ,  兰晓馨 ,  梁钰 ,  张晓

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于动态自适应核图神经网络的多分辨率睡眠阶段分类方法，涉及人工智能技术领域，本方法将睡眠信号进行四层的离散小波分解，得到了四层高频信号和最后一层的低频信号共五个分量，对这些分量提取特征，使用神经网络学习嵌入表示，最后再对这些分量的嵌入表示进行整合并通过对比学习捕获它们之间的差异。本发明针对睡眠阶段分类问题，解决了传统模型难以对睡眠信号进行充分的多分辨率分析以及结合时间信息自适应处理多通道生理信号问题。以离散小波分解获得多分辨率信号、动态自适应核图神经网络学习多通道生理信号的嵌入表示、并以监督对比学习的方式学习各信号分量的异同进一步整合多分辨率信息，达到对睡眠阶段准确分类的效果。

公开(公告)号：CN116541594A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310482963.9

申请日：2023-04-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李瑛 ,  梁钰 ,  张洁琳 ,  杜伟 ,  张晓 ,  孙睿涵

IPC: G06F16/9535 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F40/289 ,  G06F40/284

Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度异质属性图对比学习的期刊推荐方法，涉及数据分析技术领域，该期刊推荐方法包括以下步骤：数据处理、多粒度语义特征提取、基于异质图神经网络对比学习的多粒度结构特征提取和自适应学习。本发明基于异质图神经网络、对比学习、卷积神经网络和文本预处理方法，将文本处理为多粒度并从语义和结构方向下分别进行处理，使用分层自适应学习来将这些处理后的特征整合成一个最终的最优文本特征，使用softmax来得到最终的分类结果；并在考虑到论文和期刊的特殊性下整合了多个损失函数来训练模型。最终达到了只基于论文内容的针对特定研究领域的期刊推荐高质量效果。