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公开(公告)号：CN111695965B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202010340665.2
申请日：2020-04-26
Applicant: 清华大学 , 杭州贝购科技有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例涉及商品智能化推荐技术领域，公开了基于图神经网络的产品筛选方法、系统及设备。本发明实施例先获取当前产品对应的第一产品信息向量与当前用户对应的第一用户信息向量；将第一产品信息向量与第一用户信息向量输入至第一预设产品筛选模型，输出第一分值；基于第一分值确定对应的目标产品信息。明显地，本发明实施例可将产品信息向量转换为用户信息向量进行表征，还将根据用户信息向量转换为产品信息向量进行表征。然后，以转换后的信息向量进行分值确定。可见，该模型使用方式深入挖掘了交易信息中隐含的用户与商品之间的关联性，使得建模较为充分，自然也就提高了产品推荐的准确性，解决了推荐准确性较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117649032A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202210987249.0
申请日：2022-08-17
IPC: G06Q10/047 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06Q50/40
Abstract: 本申请提供一种路径规划方法及装置，属于车辆路径规划技术领域。所述方法用于利用A*算法生成车辆从预设起点到预设终点的行驶路径，所述方法包括：第一计算步骤，利用预测模型得车辆从当前节点行驶到相邻的至少一个下一节点的时间成本，并生成车辆从预设起点行驶到每个下一节点的时间成本；第二计算步骤，利用成本估计模型得到车辆从每个下一节点行驶到预设终点的时间成本；选择步骤，确定出每个下一节点对应的总时间成本并选择出车辆从当前节点去往的目标节点；判断步骤，判断所述目标节点是否为预设终点，若是，则输出规划路径，否则，更新相关状态后返回所述第一计算步骤。本申请能够提高路径规划效率，且规划得到的最快路径更为准确。
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公开(公告)号：CN117290611B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311577580.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京信立方科技发展股份有限公司 , 清华大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F18/25 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种基于多层次知识图谱的仪器推荐方法及装置，涉及仪器推荐技术领域，方法包括：获取目标用户的仪器使用数据，目标用户的仪器使用数据包括仪器使用信息和目标用户与仪器的交互信息；根据仪器使用信息，得到仪器知识图谱，以及根据目标用户与仪器的交互信息，得到仪器交互二部图；将仪器知识图谱和仪器交互二部图输入至仪器推荐模型中，得到仪器推荐模型输出的仪器推荐结果。本发明不仅依赖用户的历史交互数据，还考虑仪器在仪器知识图谱中的位置和与其他仪器的关系，以及其在特定应用领域的重要性，从而显著提升推荐系统对用户需求的理解，以为用户提供更加合适、有针(56)对比文件唐浩 等.基于协同知识图谱特征学习的论文推荐方法.计算机工程.2020,第46卷(第09期),306-312.唐浩;刘柏嵩;刘晓玲;黄伟明.基于协同知识图谱特征学习的论文推荐方法.计算机工程.(第09期),
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公开(公告)号：CN117332559A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311116324.7
申请日：2023-08-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种用于基于GPU的微观交通模拟的存储装置，包括：用于存储城市交通模拟仿真中固定对象和移动对象的静态数据的静态数据存储单元以及用于存储城市交通模拟仿真中移动对象的动态数据的动态数据存储单元；固定对象包括城市中的车道和感兴趣区域；移动对象包括车道上的车辆；车道/感兴趣区域的静态数据为其固有信息；车辆静态数据为车辆的位置和速度；车辆动态数据为车辆索引、车辆路径规划和车辆出行时刻表。本发明根据GPU的特点，综合考虑微观交通模拟中需要模拟的对象与数据，将待存储数据分为静态数据和动态数据两大类，并分别设计合适的静态数据存储单元与动态数据存储单元，以支撑GPU上的微观交通模拟实施。
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公开(公告)号：CN117253358A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311116338.9
申请日：2023-08-31
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G08G1/16
Abstract: 本发明提供一种基于GPU的微观交通模拟方法和装置，用于GPU中执行的每一轮模拟迭代，包括：构建城市道路网每一个车道的主链‑支链链表；基于主链‑支链链表，生成城市道路网每一个车辆的车辆索引；根据城市道路网每一个车辆的车辆索引和从外部获取的城市道路网每一个车辆的路径规划，模拟每一个车辆的交通运行；其中，每一个车辆的车辆索引，用于索引每一个车辆所属车道以及每一个车辆的周围车辆；每一个车辆的路径规划，为每一个车辆从给定起点到给定终点的驾驶导航。本发明适配性的将GPU用于微观交通模拟中，以使GPU承担城市级别的细粒度微观交通模拟所需的海量算力，从而大幅度提高微观交通模拟的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117252252A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311081579.4
申请日：2023-08-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种多智能体强化学习智能决策方法及装置。该方法包括：确定当前时间步下目标问题内多个智能体所在单元的状态向量；将相邻智能体的状态向量输入到目标智能体中算法模型包含的图注意力网络，获得相应的影响权重，基于影响权重对相邻智能体的状态向量进行加权平均处理得到对应的平均场向量；将目标智能体的状态向量和平均场向量输入到目标智能体中算法模型包含的行动器网络中，获得目标智能体对应的处理决策，以控制目标智能体在当前时间步下按照处理决策执行相应的动作。本发明提供的方法，能够适用于大规模智能体智能决策，大幅提升了多智能体强化学习智能决策效率和精确度，有效提高了智能体决策水平。
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公开(公告)号：CN112884319B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202110186453.8
申请日：2021-02-10
Applicant: 腾讯大地通途(北京)科技有限公司 , 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/23 , G06F16/29
Abstract: 本申请实施例公开了一种任务分配方法、装置、计算机设备以及存储介质，任务分配方法可以应用于电子地图领域，其中方法包括：获取针对地图信息进行采集的多个任务，并根据每个任务的任务特征对多个任务进行聚类处理，得到多个任务簇；确定目标用户的目标移动规律图以及多个任务簇中每个任务簇的任务分布规律图，目标移动规律图用于指示目标用户在地图信息中N个第一区域内的路径分布，任务分布规律图用于指示在地图信息中N个第二区域内的任务分布；根据目标移动规律图和每个任务簇的任务分布规律图，从多个任务簇中确定目标用户对应的目标任务簇；将目标任务簇分配给目标用户，以使目标用户执行目标任务簇中各个任务，有助于提升采集任务的效率。
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公开(公告)号：CN116703189A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211358812.4
申请日：2022-11-01
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F16/29 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于对象移动不平衡分析的区域信息处理方法及装置。该方法包括：对区域中对象访问区域场所的移动数据进行预处理，获取区域内各地区中对象的移动水平和移动选择，并获得地区属性；移动选择为地区内对象在访问特定类别区域场所占访问所有区域场所的比例；基于因果推断匹配策略分析地区属性对对象的移动水平和移动选择的影响程度，并判断移动水平和移动选择是否平衡，输出区域中地区属性与移动的不平衡分析结果；基于该不平衡分析结果确定对区域中区域场所进行相应管理操作的指示信息。本发明提供的方法，能够提高基于对象移动不平衡分析的区域信息处理效果，从而提升区域管理操作信息的精确度和可靠性。
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公开(公告)号：CN116608909A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310410200.3
申请日：2023-04-17
Applicant: 清华大学 , 泸州老窖股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种流量测量装置及方法。所述装置包括：所述流量测量装置包括分流部件、至少两个流量测量部件；所述流量测量部件包括测量容器、翻转容器和测量器件；所述测量容器的出口的位置设置在所述翻转容器的入口的上方，所述测量器件固定在所述翻转容器上；所述分流部件包括分流容器和至少两个分流管，所述分流容器的顶部设置开口，且各所述分流管的入口的位置设置在所述分流容器的底部，各所述分流管的出口的位置对应设置在各所述测量容器的入口的上方。采用本方法能够在提高测量精度的同时，也增大了测量范围。
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公开(公告)号：CN111582538B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202010220441.8
申请日：2020-03-25
Applicant: 清华大学 , 杭州贝购科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于图神经网络的社群价值预测方法及系统，该方法包括：获取用户特征信息和用户交互信息；基于用户特征信息和用户交互信息将所有用户划分为不同的社群；将每个社群所包含的原始特征信息输入至预先训练好的社群价值预测模型，获取每个社群相对应的社群价值预测值；其中，每个社群所包含的原始特征信息包括组成所述社群的所有用户的用户特征信息和用户交互信息。本发明实施例，通过综合用户固有的特征信息和用户之间交互信息，构建包含多个层次结构特征的社群，并获取每个社群的原始特征信息生成表示向量后，基于多层次的神经网络模型分析，获取到社群价值预测值，有效的提高了预测的精度，减少了人力物力的消耗。
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