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公开(公告)号：CN113987261A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111311681.X
申请日：2021-11-08
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/735 , G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明属于偏好估计技术领域，提供了一种基于动态信任感知的视频推荐方法及系统，获取所有用户对某视频的初始真实偏好和初始交流偏好；将所有用户的初始真实偏好和初始交流偏好输入基于动态信任感知的偏好演化模型，得到所有用户对该视频的最终真实偏好；根据所有用户对该视频的最终真实偏好，向所有用户进行视频推荐；所述基于动态信任感知的偏好演化模型通过动态异质交互偏好接受度和动态异构信任度，依次对用户的真实偏好、交流偏好、公开偏好和估计偏好进行演化，进而提高了偏好演化的精确度，为用户推荐更加感兴趣的视频。
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公开(公告)号：CN116304279B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310285061.6
申请日：2023-03-22
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/08 , G06N3/042 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提出了基于图神经网络的用户偏好演化主动感知方法及系统，包括：基于用户会话数据，将用户历史交互序列建模为用户交互有向序列图；利用门控图神经网络学习有向序列图中节点的嵌入向量表示；基于注意力网络挖掘交互序列中用户与项目之间的复杂相关性，获取用户长期偏好；基于位置感知网络，将可学习的位置矩阵纳入项目嵌入中，利用注意力网络提取用户短期偏好；采用门控网络融合长期偏好和短期偏好得到用户最终的偏好并进行项目预测；通过建立项目与偏好之间的映射关系，结合项目预测结果进行偏好演化的主动感知。
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公开(公告)号：CN115270007B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210987178.4
申请日：2022-08-17
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于位置推荐技术领域，提供了一种基于混合图神经网络的POI推荐方法及系统，本发明为了充分地挖掘用户对POI的正向偏好与反向偏好，构建了标号二部图，采用标号二部图神经网络学习带有用户对POI偏好信息的用户特征和带有用户偏好信息的POI特征；同时，为了充分挖掘POI之间的转移信息，根据用户的POI签到记录构建POI有向转移图，采用门控图神经网络学习带有POI转移信息的POI特征；最后，通过分别对不同用户特征和不同POI特征的拼接，得到用户的最终特征和POI的最终特征，将用户的最终特征与POI的最终特征做乘积，通过Sigmoid函数得到用户对于POI的偏好程度，依据偏好程度向用户推荐POI序列。
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公开(公告)号：CN113987261B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111311681.X
申请日：2021-11-08
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/735 , G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明属于偏好估计技术领域，提供了一种基于动态信任感知的视频推荐方法及系统，获取所有用户对某视频的初始真实偏好和初始交流偏好；将所有用户的初始真实偏好和初始交流偏好输入基于动态信任感知的偏好演化模型，得到所有用户对该视频的最终真实偏好；根据所有用户对该视频的最终真实偏好，向所有用户进行视频推荐；所述基于动态信任感知的偏好演化模型通过动态异质交互偏好接受度和动态异构信任度，依次对用户的真实偏好、交流偏好、公开偏好和估计偏好进行演化，进而提高了偏好演化的精确度，为用户推荐更加感兴趣的视频。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115983280A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310081044.0
申请日：2023-01-31
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F40/30 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了面向不确定模态缺失的多模态情感分析方法及系统，涉及数据处理技术领域，具体方案包括：获取带有不确定缺失的多模态数据，包括三种模态：文本、视觉和音频；通过训练后的多模态情感分析网络处理所述三种模态数据，以生成并输出最终的情感分类；本发明基于模态翻译模块，将视觉和音频模态翻译成文本模态，提高视觉和音频模态质量并且能够捕获不同模态之间的深层交互；通过对完整模态进行预训练，得到完整模态的联合特征来指导缺失模态的联合特征向完整模态的联合特征逼近，不需要考虑有哪种模态缺失，只需要向完整模态的联合特征向量逼近即可，具有更强的通用性。
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公开(公告)号：CN114419509A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210081912.0
申请日：2022-01-24
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种多模态情感分析方法、装置及电子设备。该多模态情感分析方法能够基于目标视频的至少三个单模态数据通过特征级融合及决策级融合的混合融合策略进行情感分析，相较于单模态情感分析模型，融合多模态特征的情感分析方法更好地利用多种模态之间的交互信息以更有效地反映用户的真实情感，且通过结合混合融合策略进行情感分析能有效提高情感分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116304279A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310285061.6
申请日：2023-03-22
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/953 , G06N3/08 , G06N3/042 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提出了基于图神经网络的用户偏好演化主动感知方法及系统，包括：基于用户会话数据，将用户历史交互序列建模为用户交互有向序列图；利用门控图神经网络学习有向序列图中节点的嵌入向量表示；基于注意力网络挖掘交互序列中用户与项目之间的复杂相关性，获取用户长期偏好；基于位置感知网络，将可学习的位置矩阵纳入项目嵌入中，利用注意力网络提取用户短期偏好；采用门控网络融合长期偏好和短期偏好得到用户最终的偏好并进行项目预测；通过建立项目与偏好之间的映射关系，结合项目预测结果进行偏好演化的主动感知。
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公开(公告)号：CN116244513A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310115682.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了随机群组POI推荐方法及系统；方法包括：依据群组成员对兴趣点POI的签到序列，计算群组成员的初始影响权重；确定最终影响权重；基于最终影响权重，得到随机群组的拟合特征；依据群组成员对兴趣点POI的签到序列，构建群组成员与兴趣点POI的标号二部图，从二部图中，提取出含有群组成员POI交互偏好的POI特征表示；依据群组成员的兴趣点POI转移序列，构建POI有向转移图，从有向转移图中，提取出含有群组成员POI转移偏好的POI特征表示；将两种特征表示进行特征融合；基于融合特征与随机群组的拟合特征，计算出随机群组对每个POI的预测评分，根据预测评分为随机群组推荐感兴趣的POI列表。
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公开(公告)号：CN113850346A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111205166.3
申请日：2021-10-15
Applicant: 烟台大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于边缘服务领域，提供了一种MEC环境下多维属性感知的边缘服务二次聚类方法及系统。该方法包括，将边缘服务所在服务器的地理位置与边缘服务器的硬件配置作为一级聚类指标；将服务质量与信誉度作为二级聚类指标；采用基于密度的最小生成树启发式分段聚类算法，依据一级聚类指标，对边缘服务进行一级聚类，得到地理位置相近、服务器质量相似的服务类簇；采用基于密度峰值的层次聚类算法，依据二级聚类指标，对所述地理位置相近、服务器质量相似的服务类簇进行二级聚类，得到边缘服务聚类结果。
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