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公开(公告)号：CN112651665B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202110049864.2
申请日：2021-01-14
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的地表水水质指标预测方法和装置，包括以下步骤：采集并预处理水质指标监测数据和天气数据；基于地表水水质指标监测站点的地理位置数据和水文数据构建站点图，依据预处理后的水质指标监测数据、天气数据和站点图对图卷积神经网络、基于LSTM构建的序列编解码器以及多层感知机组成的水质指标预测网络进行参数优化，参数优化结束后，参数确定的水质指标预测网络作为水质指标预测模型；利用水质指标预测模型实现基于预处理后的水质指标监测数据和天气数据的水质指标预测。本发明结合图卷积神经网络和序列编解码器架构来预测地表水水质指标，在卫生健康、环境治理等领域具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112651665A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202110049864.2
申请日：2021-01-14
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的地表水水质指标预测方法和装置，包括以下步骤：采集并预处理水质指标监测数据和天气数据；基于地表水水质指标监测站点的地理位置数据和水文数据构建站点图，依据预处理后的水质指标监测数据、天气数据和站点图对图卷积神经网络、基于LSTM构建的序列编解码器以及多层感知机组成的水质指标预测网络进行参数优化，参数优化结束后，参数确定的水质指标预测网络作为水质指标预测模型；利用水质指标预测模型实现基于预处理后的水质指标监测数据和天气数据的水质指标预测。本发明结合图卷积神经网络和序列编解码器架构来预测地表水水质指标，在卫生健康、环境治理等领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN107133274B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201710228718.X
申请日：2017-04-10
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种基于图知识库的分布式信息检索集合选择方法，主要包括如下步骤：1)采用实体链接方法，从各个集合的样本文档中获取集合的实体词集；2)基于上下文相关度和结构相关度，计算实体词的权重，使用加权的实体词集表示集合的语义信息；3)采用查询扩展方法扩展查询中包含的实体词，并为查询实体词赋予不同的权重；4)采用查询与集合相关度度量方法计算集合评分，选择评分较高的前若干个集合。本发明利用图知识库中蕴含的实体关系和网络结构，使用基于图知识库的集合语义建模方法、查询扩展方法和查询与集合相关度度量方法，提高了集合选择方法的准确度。
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公开(公告)号：CN106960044B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710201416.3
申请日：2017-03-30
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及一种基于张量分解及加权HITS的时间感知个性化POI推荐方法，本发明针对传统POI推荐方法中面临的数据稀疏性问题，首先通过引入附加信息的协同张量分解对用户偏好进行建模，然后通过加权HITS同时整合用户偏好与POI的流行度为POI进行打分。最后根据POI打分为用户提供排名靠前的若干POI作为推荐。本发明通过集成协同张量分解与加权HITS考虑用户偏好、时间及当地特色三个因素，克服数据稀疏性问题，为用户提供高质量的个性化POI推荐。
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公开(公告)号：CN106960044A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710201416.3
申请日：2017-03-30
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于张量分解及加权HITS的时间感知个性化POI推荐方法，本发明针对传统POI推荐方法中面临的数据稀疏性问题，首先通过引入附加信息的协同张量分解对用户偏好进行建模，然后通过加权HITS同时整合用户偏好与POI的流行度为POI进行打分。最后根据POI打分为用户提供排名靠前的若干POI作为推荐。本发明通过集成协同张量分解与加权HITS考虑用户偏好、时间及当地特色三个因素，克服数据稀疏性问题，为用户提供高质量的个性化POI推荐。
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公开(公告)号：CN113516501A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110523619.0
申请日：2021-05-13
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的用户通信行为预测方法和装置，包括：采集用户属性数据、用户行为数据、用户间通话数据，以及待预测行为数据，将用户属性数据和用户行为数据的编码信息作为节点属性，根据用户间通话数据构建节点之间连边信息，以形成用户通信社交图，待预测行为数据作为待预测行为标签；构建包含图神经网络和分类网络的用户通信行为模型，其中，图神经网络用于提取节点特征，分类网络用于基于节点特征进行用户通信行为预测，利用用户通信社交图和待预测行为标签优化用户通信行为模型参数；应用时，将待预测的用户通信社交图输入至参数优化后的用户通信行为模型，经计算得到用户通信行为预测结果。提升用户通信行为预测的准确性。
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