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公开(公告)号：CN116842398B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202310765614.8
申请日：2023-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06F18/25 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于屏蔽自注意力网络的话题感知信息转发预测方法及系统，涉及信息转发预测技术领域。本发明的技术要点包括：提取消息中的话题表示，将话题表示与用户嵌入进行融合表示，获得用户‑话题依赖表示；构建包含上下文编码器、掩码生成器、掩码编码器的屏蔽自注意力网络，将用户‑话题依赖表示输入屏蔽自注意力网络，获得上下文用户依赖感知的用户表示；利用注意力机制计算目标用户与历史感染用户列表的相似度，以对用户表示进行优化重建；通过计算对应优化重建后用户表示的级联表示与下一个用户之间的似然关系来获取下一个用户的激活概率。本发明可为舆情研判、个性化推荐、热点话题识别等应用提供有价值的决策辅助支撑。
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公开(公告)号：CN117933304A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410177123.6
申请日：2024-02-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/044 , G06N3/042 , G06N3/0895
Abstract: 一种基于自监督的多视角会话推荐桥接模型，涉及会话推荐技术领域，本发明为了解决现有的会话推荐模型没有将基于序列和基于图的会话推荐方案进行整合，没有实现在整合图模式和序列模式的同时保留相应的特征以最大化单一模式优势并提高会话推荐模型整体性能，从图到序列的转换过程伴随着结构和会话间信息的丢失等问题。本发明利用自监督学习框架将基于序列和基于图的会话推荐这两种方案结合起来，将图模式和序列模式视为两个单独的通道，通过对比学习架构集成了上述两个通道。在DC‑Rec模型中，通过通道间对比桥接模块在会话中吸收图和序列知识。通过最大化两个通道之间的互信息，将两种模式信息进行了较为充分的融合。实验结果表明DC‑Rec始终优于其他最先进的会话推荐方法。
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公开(公告)号：CN117112923A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311012484.7
申请日：2023-08-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N7/01 , G06N3/048
Abstract: 一种基于传播范围自适应的协同过滤方法及系统，涉及推荐技术领域，用以区分推荐系统中实体不同属性的传播范围。针对细粒度的实体多属性以及自适应传播范围，定义PDA‑GNN模型为：该模型框架利用用户和物品交互背后的实体属性多样性来提高推荐性能，框架包含四个主要部分：嵌入层、卷积层、注意力层以及预测层；嵌入层将用户和物品的ID映射到密集的嵌入向量上，每个节点拥有多个属性嵌入，其中每个用户的嵌入数量与GNN的最大传播深度一致；接下来，卷积层完成节点嵌入的传播和聚集，形成图上的嵌入聚集过程；然后，注意力层计算每个节点的属性嵌入注意力系数，并将多个属性嵌入整合到最终的嵌入表示中；最后，预测层根据用户与物品的最终嵌入表示完成用户与物品之间交互得分的预测。实验结果证明本发明提出的PDA‑GNN模型性能优越。
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公开(公告)号：CN118797155B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410789176.3
申请日：2024-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/30 , G06V30/41 , G06V30/40 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角跨模态语义对齐的多模态推荐方法及系统，涉及多模态推荐技术领域。本发明的技术要点包括：提取训练数据的用户信息、物品信息、用户‑物品交互信息和多模态辅助信息，所述多模态辅助信息包括文本模态和视觉模态；对多模态辅助信息进行处理，获取包含多模态嵌入文本表示和视觉表示的语义信息；将用户信息、物品信息、用户‑物品交互信息和语义信息输入多模态神经网络模型中进行训练；利用训练好的多模态神经网络模型进行多模态推荐。本发明解决了模态间语义鸿沟问题，通过多视角语义建模进行细粒度模态语义对齐，实验结果证明了本发明的优越性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119782622A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411977708.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F18/25 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/0499 , G06N3/045
Abstract: 本发明一种基于大模型与图神经网络相结合的用户行为序列推荐方法、系统及存储介质，涉及行为序列推荐技术领域，为解决现有的方法难以将大语言模型的文本特征提取能力与序列推荐的动态建模能力进行深度融合，难以实现准确、全面的推荐的问题。本发明的LLM‑SR模型的基于大模型的物品文本表示学习模块通过大语言模型提取物品文本的高质量语义嵌入，结合线性层映射和多层感知机生成适配推荐任务的物品表示；通过基于图神经网络的序列表示学习模块利用会话图和全局图捕捉物品的局部顺序关系和跨会话共现关系，生成用户行为序列的综合表示；通过预测评分计算模块将用户序列表示与候选物品嵌入的点积计算物品评分并排序，生成最终的推荐结果。
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公开(公告)号：CN115660147B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202211171903.7
申请日：2022-09-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/00 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于传播路径间与传播路径内影响力建模的信息传播预测方法及系统，涉及信息传播预测技术领域，用以解决在一段时间之后信息在社交网络中流行度增长量的预测问题。本发明的技术要点包括：使用图神经网络对级联图进行建模，得到聚合邻居节点状态与特征的节点表示；通过深度游走算法对整体级联网络图进行采样，获得级联图的序列集合，将图形神经网络嵌入表示与Deepwalk嵌入表示进行拼接来更新序列中各个节点的信息；将附有邻居信息的节点表示序列输入双向LSTM中，同时将时序信息经过注意力机制引导对序列进行整合，增强了级联预测模型的理解能力与预测能力。本发明兼顾级联传播路径间与传播路径内影响力传递性，以及纳入时序与结构因素互补性的有效性。
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公开(公告)号：CN117171448B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311015948.X
申请日：2023-08-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06N3/09 , G06N3/04 , G06N3/045
Abstract: 一种基于图神经网络的多行为社会化推荐方法及系统，涉及推荐技术领域，为了解决现在的推荐方法没有区分与交互行为相关联的信任传播过程。本发明提出一个多行为社会化推荐框架MB‑Soc模型，该模型将细粒度的多行为信息集成到社交推荐架构中，MB‑Soc架构由四个主要部分组成：嵌入层、传播层、多行为集成层和预测层。本发明提出了一种全新的多行为社会化推荐框架MB‑Soc来探索社交推荐中的细粒度信任传播过程，对实体的多种类行为在社交网络中的传播进行区分，并完成在社会化推荐场景下的差分化传播。本发明完成了在真实数据集上的可扩展实验，大量实验证明了本发明所提出的MB‑Soc模型的优越性和有效性。
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公开(公告)号：CN116842398A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310765614.8
申请日：2023-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06F18/25 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于屏蔽自注意力网络的话题感知信息转发预测方法及系统，涉及信息转发预测技术领域。本发明的技术要点包括：提取消息中的话题表示，将话题表示与用户嵌入进行融合表示，获得用户‑话题依赖表示；构建包含上下文编码器、掩码生成器、掩码编码器的屏蔽自注意力网络，将用户‑话题依赖表示输入屏蔽自注意力网络，获得上下文用户依赖感知的用户表示；利用注意力机制计算目标用户与历史感染用户列表的相似度，以对用户表示进行优化重建；通过计算对应优化重建后用户表示的级联表示与下一个用户之间的似然关系来获取下一个用户的激活概率。本发明可为舆情研判、个性化推荐、热点话题识别等应用提供有价值的决策辅助支撑。
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公开(公告)号：CN109657159A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811547552.9
申请日：2018-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06N20/00 , G06Q50/00
Abstract: 舆情数据角色识别中异构关系数据的迁移学习界限的确定方法，涉及迁移学习技术领域。为了解决现有技术没有联合两个领域的数据进行学习再运用到目标域中，分类效果不准确的问题。定义度量两个异构领域间差异的 散度，利用它求出均来自同一个抽象假设类A的两个领域的经验距离并给出将两个类转化到同一个特征空间下的算法，给出经验距离和真实距离之间的差异界限，给出最小化目标域误差的界限，最终又给出泛化能力最强并结合源域和目标域训练数据的泛化误差，通过最小化联合误差来得到目标域误差的界限。所得出的界限保证在目标域标记数据很少的情况下也能得到一个合理的界限值。适用于公共大数据及新媒体数据平台中的各种识别问题。
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