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公开(公告)号：CN110458643B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910599314.0
申请日：2019-07-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的重复性商品信息推荐方法，包括：定义重复性购物规则；定义商品的形状参数，基于所述重复性购物规则，利用威布尔函数建模，得到重复性商品购物周期；基于所述重复性商品购物周期，得到商品的存活函数和危险函数的关系；融合用户的历史购物行为，通过时序模型建模所述形状参数的时序变化，得到重新定义的形状参数；基于所述重新定义的形状参数，改变所述存活函数的计算方式，得到重新定义的危险函数和约束方程；根据训练集挖掘的重复模式构建目标函数，优化所述目标函数，得到预测模型；使用所述预测模型对用户重复性购物行为进行预测，得到预测结果，依据所述预测结果进行商品信息推荐。
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公开(公告)号：CN110457572B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201910598915.X
申请日：2019-07-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/901 , G06Q30/06
Abstract: 一种基于图网络的商品信息推荐方法，其特征在于，包括：定义有序推荐路径；使用注意机制分析所述有序推荐路径的重要性，使用相加操作实现所述有序推荐路径的嵌入，得到基于图嵌入的统一协作过滤框架的目标函数；选择对应于不同所述有序推荐路径的推荐算法；基于所述目标函数和所述推荐算法搭建基于图网络的推荐算法选择模型；训练基于图网络的推荐算法选择模型，得到推荐算法自动选择模型；使用所述推荐算法自动选择模型选择推荐算法，依据所述推荐算法向用户推荐商品信息。
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公开(公告)号：CN113112148A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110384899.1
申请日：2021-04-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q30/06 , G06F16/951 , G06F16/9535
Abstract: 本公开提供一种推荐系统模型评测结果的评测方法及电子设备。应用于PyTorch推荐系统框架，通过获取单个批次内每个用户对候选商品的一维分数张量，根据评测方式进行对应重排处理，得到正样本张量均位于负样本张量之前的二维分数张量；生成二维分数张量的列索引的乱序排列，得到重排二维分数张量；并行计算单个批次内每个用户的top‑k商品的原始索引张量；循环前述步骤得到所有用户的top‑k商品的原始索引；计算所有正样本张量与所有用户的top‑k商品的交集在所有用户的top‑k商品的原始索引中的布尔索引张量；对布尔索引张量和所有正样本张量进行计算，得到所有相关top‑k指标的值。测评准确，且兼顾运行速度和空间。
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公开(公告)号：CN117410998A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311146942.6
申请日：2023-09-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于交通与电力多网信息的电动汽车调峰调度方法和装置，属于电力调度技术领域，方法包括获取调峰指令和交通信息；根据所述交通信息，确定预设范围内每一电动汽车到达任一充电站的预计行驶距离和预计到达时间；根据所述调峰指令和所述预计行驶距离，确定调度每一所述电动汽车参与调峰的调度成本；根据所述调度成本和预设的约束条件，确定参与调峰的目标电动汽车；所述约束条件与所述预计到达时间相关。本发明通过获取交通信息，确定预设范围内每一电动汽车到达任一充电站的预计行驶距离和预计到达时间，充分考虑到交通网络的情况，有效地进行电动汽车调峰调度，实现调峰调度成本最小。
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公开(公告)号：CN115481560A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110660559.7
申请日：2021-06-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种基于元学习的个性化联邦学习方法涉及联邦学习方法技术领域，解决了协同训练灵活性低、算法复杂的问题，步骤一、云服务器确认客户端数量、设置基础网络和元网络的超参数、初始化全局模型参数；步骤二、客户端下载全局模型参数，根据超参数和本地数据集训练本地模型；步骤三、上传本地模型参数，云服务器利用全局模型聚合方法计算全局模型参数；步骤四、返回步骤二直至客户端得到稳定的本地模型参数；步骤五、客户端从云服务器下载全局模型参数和全部本地模型参数，交替训练元网络和基础网络，云服务器保存本地模型参数并计算以更新全局模型参数；步骤六、重复步骤五直至本地模型达到要求的准确率或收敛。本发明协同训练的过程灵活性、算法简单。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113901788A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110995726.3
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/253 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/00
Abstract: 本公开提供一种语句中方面词对应的观点词抽取方法，包括，获取目标语句的句法结构和顺序结构，针对每一个所述目标语句构建一个包含所述句法结构信息及所述顺序结构信息的目标多路异构图，其中，所述目标多路异构图的节点对应为所述目标语句中的每个单词；获取给定的所述目标语句中的目标方面词；获取预先构建的马尔可夫决策过程模型；应用所述马尔可夫决策过程模型在所述目标多路异构图上进行探索，抽取所述目标语句中所述目标方面词所对应的目标观点词。本发明提供的方法，有效解决方面词及其对应的观点词距离较远时难以准确抽取观点词的问题，实现观点词的准确抽取。
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公开(公告)号：CN110087189A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910364017.8
申请日：2019-04-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种无人机基站部署位置的确定方法及装置，方法包括：确定预设区域内每个用户终端的位置；基于用户终端的位置进行聚类划分，得到多个用户区域以及每个用户区域的聚类中心位置，将该用户区域的聚类中心位置确定为无人机基站的初始水平位置；基于该用户区域中用户终端与无人机基站通信的信道容量总和，确定无人机基站的高度；基于初始水平位置，以及高度确定无人机基站的部署位置。相比于采用无人机组网的方式大范围部署无人机基站，能够减少无人机基站部署的数量，提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN113112148B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110384899.1
申请日：2021-04-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q30/06 , G06F16/951 , G06F16/9535
Abstract: 本公开提供一种推荐系统模型评测结果的评测方法及电子设备。应用于PyTorch推荐系统框架，通过获取单个批次内每个用户对候选商品的一维分数张量，根据评测方式进行对应重排处理，得到正样本张量均位于负样本张量之前的二维分数张量；生成二维分数张量的列索引的乱序排列，得到重排二维分数张量；并行计算单个批次内每个用户的top‑k商品的原始索引张量；循环前述步骤得到所有用户的top‑k商品的原始索引；计算所有正样本张量与所有用户的top‑k商品的交集在所有用户的top‑k商品的原始索引中的布尔索引张量；对布尔索引张量和所有正样本张量进行计算，得到所有相关top‑k指标的值。测评准确，且兼顾运行速度和空间。
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公开(公告)号：CN110457572A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910598915.X
申请日：2019-07-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/901 , G06Q30/06
Abstract: 一种基于图网络的商品信息推荐方法，其特征在于，包括：定义有序推荐路径；使用注意机制分析所述有序推荐路径的重要性，使用相加操作实现所述有序推荐路径的嵌入，得到基于图嵌入的统一协作过滤框架的目标函数；选择对应于不同所述有序推荐路径的推荐算法；基于所述目标函数和所述推荐算法搭建基于图网络的推荐算法选择模型；训练基于图网络的推荐算法选择模型，得到推荐算法自动选择模型；使用所述推荐算法自动选择模型选择推荐算法，依据所述推荐算法向用户推荐商品信息。
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公开(公告)号：CN119589657A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411399559.6
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京邮电大学 , 中国航天科技创新研究院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及遥操作技术领域，尤其涉及一种基于安全裕度理论的遥操作机器人辅助控制方法。本发明包括以下步骤：根据图像采集设备建立三维数字孪生模型，获取目标物距离、通信时延大小和运动跟踪误差。基于上述三种因素，采用模糊控制理论计算遥操作安全裕度值，对当前遥操作的安全性进行量化评价。根据安全裕度值计算主从运动映射比和末端视图显示比。根据安全裕度值构建虚拟力引导，通过力反馈设备反馈至操作者，结合视觉交互设备，引导遥操作者完成遥操作任务。与传统遥操作方法相比，本方法能够有效提高遥操作效率和安全性，更能适应复杂的远距离作业环境。
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