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公开(公告)号：CN104267936A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410470378.8
申请日：2014-09-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 基于树语义的异步动态下推网络可达性分析方法属于软件安全、可靠性技术领域，其特征在于将树语义引入到异步动态下推网络中，通过构建一个中间模型模拟模型的树语义，并采用上下文限界方法使模型的可达性为可判定，计算有限的k次上下文执行内的可达格局集合，通过计算可达格局集合与目标格局集合的交集是否为空，判断出目标格局集合是否可达，从而确定程序的抽象模型中是否存在设计错误或漏洞，保证模型的正确与可靠。
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公开(公告)号：CN116361454A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310122823.0
申请日：2023-02-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/242 , G06N3/0464 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开一种基于Bloom分类法的课程教学案例自动评估方法，先收集来自待评估计算机学科课程的教学案例，整理成包含若干个教学案例的文档；并将整理好的案例数据进行标注，规范成标准数据集格式；再搭建基于预训练语言模型和卷积神经网络的分类模型，并利用预处理后的案例数据集对模型进行训练；最后将待评估课程教学案例数据集送入到训练好的基于预训练语言模型和卷积神经网络的分类模型中进行文本分类，得到待分类测试案例数据集的精确分类结果。本发明方法构建了小样本的课程教学案例数据集，搭建的评估模型增强了对汉语词语的识别切分能力，具有更好的语义表示能力及捕获上下文语义的能力，提高了对课程教学案例自动分类的性能。
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公开(公告)号：CN114036275A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111314094.6
申请日：2021-11-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开一种知识图谱嵌入多跳问答方法通过翻译模型的思想，将问题q嵌入的向量空间作为源序列翻译到实体嵌入的向量空间中，解决了问题q嵌入的向量空间与实体嵌入的向量空间不一致的问题；通过Tf‑Idf权重系数的加权计算，解决了问题q嵌入的词向量问题嵌入的词向量无法考虑数据中所有问题数据的全局信息的问题，使得答案的预测更具合理性；从而提升了基于知识图谱的多跳问答的准确率。
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公开(公告)号：CN110990426A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911233788.X
申请日：2019-12-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/245 , G06F16/22 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种基于树搜索的RDF查询方法，将RDF查询问题转化为子图同态问题，构建了邻接边、逆邻接表、P-In和P-Out四种索引，用于减少查询图中变量节点的候选域；在执行图匹配算法之前，该方法基于贪心思想为查询图生成一个节点匹配序列，该序列能在匹配过程中尽可能早的引入更多约束，用于减少匹配阶段的搜索空间。在匹配阶段，基于深度优先遍历该序列与数据图所构成的搜索空间树，通过子图同态约束修剪搜索空间树中不可行的分支。本发明能够较好回答大规模RDF数据查询问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106203696A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610536636.7
申请日：2016-07-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于符号的混合装配序列生成方法，包括先根据装配体的联接矩阵和干涉矩阵创建联接矩阵和干涉矩阵的ZBDD表示；再根据装配体的干涉矩阵，求解优先关系矩阵；再搜索出所有可行的装配，并创建文件存放可行装配序列和装配过程中生成的子装配体，创建动态数组存放生成每个子装配体的路径数；后对生成的存放可行装配序列和子装配体的文件进行精化，删除装配过程中的死状态。本发明能够在较高的时间和空间效率下，通过分析所有可能的装配操作保证装配序列的完备性，通过判断局部装配几何可行性保证装配序列的可靠性，通过判断优先关系的可满足性保证算法的高效性，最终完成对装配体的所有可行装配序列的生成。
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公开(公告)号：CN118260478A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410106136.4
申请日：2024-01-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种基于图卷积网络的平衡准确性与多样性的推荐方法，利用用户多样性得分对用户进行分类，对不同类型用户采用不同的推荐策略，即以多样性为导向的推荐策略和以相关性为导向的推荐策略，在多样性为导向的推荐策略中提出了个性化负采样方法获得推荐项目集，在相关性为导向的推荐策略中提出了重排方法获得推荐项目集，从而使得不同偏好用户得到不一样的推荐策略，以实现个性化推荐，并有效地平衡准确性与多样性，提升推荐效果，提高用户的满意度。
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公开(公告)号：CN118036726A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410176973.4
申请日：2024-02-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于启发式信息和图神经网络的知识图谱链接预测方法，包括数据集预处理、对数据集进行子图采样并使用双半径节点标记算法计算子图以得到启发式信息、将启发式信息融合到关系图神经网络模型中进行训练和测试、以及利用训练完毕的模型对不完全的链接进行预测的过程。本发明能够有效捕捉子图内节点之间的关系，提升了链接预测的准确性，并可以适用于大规模知识图谱数据集。
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公开(公告)号：CN110990426B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201911233788.X
申请日：2019-12-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/245 , G06F16/22 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种基于树搜索的RDF查询方法，将RDF查询问题转化为子图同态问题，构建了邻接边、逆邻接表、P‑In和P‑Out四种索引，用于减少查询图中变量节点的候选域；在执行图匹配算法之前，该方法基于贪心思想为查询图生成一个节点匹配序列，该序列能在匹配过程中尽可能早的引入更多约束，用于减少匹配阶段的搜索空间。在匹配阶段，基于深度优先遍历该序列与数据图所构成的搜索空间树，通过子图同态约束修剪搜索空间树中不可行的分支。本发明能够较好回答大规模RDF数据查询问题。
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公开(公告)号：CN111949764B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202010830648.7
申请日：2020-08-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开一种基于双向注意力机制的知识图谱补全方法，通过在注意力机制的技术之上，引入了双向注意力机制来学习实体间的双向语义关系，并通过双向注意力值对初始化的实体嵌入矩阵和关系嵌入矩阵进行更新。在对新冠开放知识图谱补全中，能学习到实体间的双向语义关系，对实体所聚合的邻居实体的信息更加完善。经过多次训练，实现更加准确的实体嵌入和关系嵌入，能够提高新冠开放知识图谱补全的准确率。
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