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公开(公告)号：CN116644282A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310602268.1
申请日：2023-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨龙明科技有限公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于降噪与提示调节的多行为推荐方法及系统，属于多行为推荐技术领域，其中，该方法：获取用户与项目的多行为交互数据以构建数据集，并对其进行预处理划分为训练集和测试集；构建基于降噪与提示调节的多行为推荐框架，并利用训练集对基于降噪与提示调节的多行为推荐框架进行训练，其中基于降噪与提示调节的多行为推荐框架包括嵌入层、模式增强图编码器、行为感知降噪模块和预测层；将目标用户输入到训练后的基于降噪与提示调节的多行为推荐框架中，根据其预测层计算待推荐项目相对于目标用户的推荐得分，根据其将项目推荐给目标用户。该方法通过对辅助行为进行降噪并弥合辅助行为与目标行为之间的语义鸿沟以改进多行为推荐性能。
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公开(公告)号：CN116843026A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310620744.2
申请日：2023-05-29
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨龙明科技有限公司
IPC: G06N5/02 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455
Abstract: 一种基于多任务学习的知识图谱链接预测方法、计算机设备及存储介质，涉及知识图谱补全领域。解决现有InteractE模型存在的平移特性被破坏的问题。本发明提供以下方案，对知识图谱数据集进行预处理生成逆关系三元组，将得到的逆关系三元组的知识图谱数据集作为输入；构建基于多任务学习的知识图谱链接预测模型；在所述预测模型的训练集上进行迭代训练；将验证集中待预测逆关系三元组的头实体和关系输入到所述模型中，得到InteractE模型作为解码器的全部尾实体的预测得分，将测试集中待预测三元组的头实体和关系输入加载模型参数的模型中，预测得分最高的尾实体作为输出。适用于知识图谱中已经存在的头实体和关系信息预测缺失的尾实体的方法中。
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公开(公告)号：CN116669015A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310379571.X
申请日：2023-04-11
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨龙明科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种满足本地差分隐私的基于方向感知的轨迹数据采集方法及系统，首先通过基于锚的空间约束方法，对用户的轨迹区域进行自适应的限制，从而在不违反隐私约束的情况下显著提高性能；其次利用隐私预算将轨迹中每个点的相邻方向信息离散化用于该点的扰动过程；这种信息用作连接相邻点的线索，并且可以用于限制轨迹中每个点的区域；最后利用指数机制和优化进程得到最终经过扰动的轨迹并上传给服务器；本发明满足严格的本地差分隐私，为移动用户轨迹数据提供可证明的隐私保护，且不需要访问额外的公开知识，通过使用本方法解决了轨迹数据采集过程中的隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN116340647A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310165758.X
申请日：2023-02-27
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨龙明科技有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的解耦合负采样方法及其系统。与传统的负采样方法将物品视为一个整体的策略不同，本发明指出了用户的交互仅由物品的某些相关因素驱动，而并不是物品整体。本发明利用了门控网络解耦合物品的相关因素和非相关因素，综合考虑了两种因素选择出最合适的负样本，用于训练隐式协同过滤模型。同时基于对比学习的思想提出了四个对比任务，用于确保解耦合的准确度。作为一种新颖的采样策略，本发明能够完美地兼容各种隐式协同过滤模型。由于本发明充分考虑了用户交互的形成特性，利用门控网络提供了解耦方向，以及提出了对比学习任务确保解耦精度，隐式协同过滤模型的性能有着大幅提升。
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