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公开(公告)号：CN110825972B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201911098385.9
申请日：2019-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及社交网络控制技术领域，具体涉及一种基于领域差异化的热点话题关键用户发现方法，包括：获取数据源，获得消息、用户、领域的相关数据；构建消息‑用户‑领域三部图模型；根据该模型并将话题中的领域类别映射为具体的角色值，计算出用户在每个领域对应的角色值；引入时间衰弱函数对热点话题在每个领域下的流行度进行阶段性计算；采用RoleRank算法进行迭代计算，识别出关键用户，从而找出热点话题传播过程中的关键用户。本发明的方法实现了在任意领域条件下，对热点话题的流行度进行阶段性的计算，提高了热点话题中关键用户挖掘的精确度。
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公开(公告)号：CN110825980B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201911068519.2
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于社交网络分析领域，具体为一种基于对抗生成网络的微博话题推送方法；所述方法包括微博服务器内的每个用户都通过通信组件接入到运算服务器中，获取微博社交网络中微博话题的互动数据；从互动数据的源地址或者目的地址中解析出用户属性；运算服务器采用无监督的对抗生成网络对互动数据以及用户属性增强，通过转发预测模型，预测出潜在参与用户在下一时刻转发参与用户所参与的微博话题的概率值；将阈值区间发生器产生的多个阈值分别与概率值进行比较，确定潜在参与用户对于该微博话题的可能感兴趣程度；基于潜在参与用户的可能感兴趣程度，控制通信组件向该潜在参与用户推送该微博话题；本发明能够根据用户可能感兴趣程度，从而对用户进行精准推送。
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公开(公告)号：CN112418525B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011325005.3
申请日：2020-11-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/00 , G06N3/04 , G06F16/9536 , G06F40/289
Abstract: 本发明属于社交网络分析领域，具体为一种社交话题群体行为的预测方法、装置及计算机存储介质；所述预测方法包括构建出对抗生成网络对话题数据进行数据增强；采用节点游走策略形成话题序列；以最大化概率熵为目标，提取出游走完成的话题序列的低维向量；采用融合注意力机制将数据增强后的话题数据的文本信息映射到低维的向量空间，提取出影响群体行为的文本特征因素；输入话题序列的低维向量和文本特征因素，采用卷积神经网络预测出下一时间段的潜在话题节点群体用户是否会参与热点话题的传播；本发明有效地缓解了有效数据稀疏性、话题传播特征空间复杂性和话题时限性带来的问题，提高了社交话题群体行为预测的精度。
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公开(公告)号：CN112307343A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011225114.8
申请日：2020-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/02 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于网络对齐领域，具体涉及一种基于双层迭代补偿和全貌表示的跨电商书城用户对齐方法，该方法包括：获取用户数据，对用户数据进行预处理；提取预处理后用户数据的相关属性；将提取的相关属性输入到基于双层迭代和全貌信息的跨书城电商系统用户对齐模型中，得到用户的数据分布；根据用户的数据分布对用户进行对齐处理；本发明采用交替迭代补偿机制对异质平台稀疏数据进行补偿，获取更有效的实验数据。
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公开(公告)号：CN111143667A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911236779.6
申请日：2019-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/335 , G06F16/33
Abstract: 本发明涉及信息检索和数据挖掘领域，特别涉及一种基于LDA主题模型的三部图新闻推荐方法，包括获取用户浏览过的新闻标题和文本并记录点击时间，并对获取的数据进行预处理；使用LDA文档主题建模方法对预处理后的数据进行主题建模得到新闻的主题特征；根据领域方法得到用户物品倒排列表并结合主题特征进一步计算用户间的相似性，最后得到目标用户最近邻用户；将目标用户和最近邻用户和这些用户所浏览过的新闻以及这些新闻所属的主题输入到基于加权的三部图网络结构中得到欲推荐新闻的最终权重，按照该权值由高到低进行TOP-N推荐；本发明有效利用了新闻的文本数据提提升了推荐精度，还改善了个性化推荐方法的稀疏性问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104410590A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410836488.1
申请日：2014-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于压缩感知的短波OFDM抑制干扰联合信道估计方法，涉及短波通信领域及移动通信技术领域。该方法的包括如下步骤：步骤一：接收端获得发送端发送的的M个导频信号的接收值YM×1；步骤二：强单音干扰抑制；步骤三：根据重构算法MCoSaMP进行短波信道h的重构,得到短波信道频域响应H。本发明提供的信道估计方法不仅可以比传统的信道估计方法使用更少的导频符号，提高频谱利用率，而且通过抑制短波信道中的强单音干扰可以有效降低信道估计误差，提高信道估计的性能。
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公开(公告)号：CN118643226A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410766835.1
申请日：2024-06-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于网络舆情分析领域，具体涉及一种基于正反面引导话题的社交话题传播预测方法，包括使用社交网络的API接口获取话题数据，根据用户话题数据提取消息内部因素特征和用户内部因素特征；计算正面引导消息影响力和反面引导消息影响力；采用演化博弈理论计算正面引导消息推动力和反面引导消息推动力；计算用户的独立转发概率；根据用户的独立转发概率构建传播动力学方程；求解传播动力学方程，得到用户对不同引导类型话题的传播预测结果；本发明能更加准确的预测社交网络中引导类话题传播趋势。
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公开(公告)号：CN111143667B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911236779.6
申请日：2019-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/335 , G06F16/33
Abstract: 本发明涉及信息检索和数据挖掘领域，特别涉及一种基于LDA主题模型的三部图新闻推荐方法，包括获取用户浏览过的新闻标题和文本并记录点击时间，并对获取的数据进行预处理；使用LDA文档主题建模方法对预处理后的数据进行主题建模得到新闻的主题特征；根据领域方法得到用户物品倒排列表并结合主题特征进一步计算用户间的相似性，最后得到目标用户最近邻用户；将目标用户和最近邻用户和这些用户所浏览过的新闻以及这些新闻所属的主题输入到基于加权的三部图网络结构中得到欲推荐新闻的最终权重，按照该权值由高到低进行TOP‑N推荐；本发明有效利用了新闻的文本数据提提升了推荐精度，还改善了个性化推荐方法的稀疏性问题。
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公开(公告)号：CN112307343B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011225114.8
申请日：2020-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/088
Abstract: 本发明属于网络对齐领域，具体涉及一种基于双层迭代补偿和全貌表示的跨电商书城用户对齐方法，该方法包括：获取用户数据，对用户数据进行预处理；提取预处理后用户数据的相关属性；将提取的相关属性输入到基于双层迭代和全貌信息的跨书城电商系统用户对齐模型中，得到用户的数据分布；根据用户的数据分布对用户进行对齐处理；本发明采用交替迭代补偿机制对异质平台稀疏数据进行补偿，获取更有效的实验数据。
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公开(公告)号：CN115687789A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211472056.8
申请日：2022-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于辟谣和促谣信息的谣言传播预测方法，包括获取目标话题数据与用户信息数据；根据用户对博文的转发次数和用户发布的博文计算用户的积极度；利用TF‑IDF算法提取用户发布的博文中的高频词汇、谣言博文中的关键词、辟谣博文中的关键词以及促谣博文中的关键词并计算用户与谣言博文、辟谣博文以及促谣博文的兴趣吻合度；利用多元线性回归模型计算谣言博文、辟谣博文和促谣博文对用户的影响力；利用博弈论原理和二项分布计算得到用户转发谣言博文、辟谣博文、促谣博文的概率；根据用户转发谣言博文、辟谣博文和促谣博文的概率利用平均场理论构建传播动力学模型预测谣言博文的传播趋势，对网络谣言进行监控和控制。
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