一种基于现网数据的充电站网络优化方法

    公开(公告)号:CN111861017A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010724228.0

    申请日:2020-07-24

    Abstract: 本发明提出一种基于现网数据的充电站网络优化方法,包括:获取电动汽车的充电事件建立充电花费时间的第一张量,基于所述第一张量融合各充电站的特征确定充电花费时间的第二张量;基于所述第二张量各单元的充电花费时间确定各充电站的访问率;基于所述各充电站的访问率选择现网热点充电站,从所述现网热点充电站出发基于各充电站效益分数优化当前充电站点网络布局,删除现网冗余充电站点,提高现网的充电站使用率。

    一种基于图神经网络的兴趣点推荐方法

    公开(公告)号:CN112084427A

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN202010965903.9

    申请日:2020-09-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的兴趣点推荐方法,步骤为:构建用户‑兴趣点交互图和用户社交图,图神经网络学习图结构信息并在用户的嵌入向量中整合了协作信息和社交信息;采用k‑means算法对兴趣点按地理位置进行聚类,将聚类结果嵌入到向量中,连接通过在用户‑兴趣点交互图中得到的嵌入向量,输入到一个神经网络中得到兴趣点嵌入向量;构建一个神经网络模型,模拟机器学习中的矩阵分解方法,将用户和兴趣点的嵌入向量输入到神经网络模型中根据用户的历史评分进行评分预测。本发明在用户的向量表示中嵌入协作信息和社交网络中的信息,在兴趣点的向量表示中嵌入协作信息以及兴趣点的位置信息,将用户和兴趣点的向量表示输入到神经网络中进行推荐。

    一种基于用户反馈的空间关键字个性化语义查询方法

    公开(公告)号:CN110377684A

    公开(公告)日:2019-10-25

    申请号:CN201910657222.3

    申请日:2019-07-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于用户反馈的空间关键字个性化语义查询方法,步骤为:空间对象文本信息的语义扩展;根据用户反馈信息对查询关键字进行权重调整。本发明采用Gibbs算法估计空间对象文本信息的主题概率分布,进而利用LDA模型对空间数据集进行语义扩展,利用IR-tree混合索引结构从扩展后的空间数据库中获得候选查询结果;用户根据个人偏好在候选集中明确标注出相关的查询结果,根据用户的反馈信息,采用Rocchio算法对用户初始查询条件进行更新,使得新的查询条件更贴近用户实际需求和偏好;利用更新后的查询条件再进行检索,得到新的候选集,重复执行反馈过程,直到查询结果令用户满意为止,本发明在一定程度上提高了空间关键字查询结果的个性化程度和准确率。

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