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公开(公告)号：CN117009614B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310900690.5
申请日：2023-07-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/909 , G06F16/29 , G06F18/23213 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出了一种地理信息资源检索意图检测方法及计算机可读介质。本发明设计一种意图‑子意图‑维度分量三层嵌套的地理信息资源检索意图形式化表达模型；以用户相关反馈样本为顶点、样本间属性的同义与上下位关系为边，生成语义泛化程度不同的多个超图构图方案；定义分割代价度量指标实现最优超图构图及超图分割方案的选择，得到多个可能表达同一检索子意图的子超图；从每个子超图中提取子意图并评价其置信度，然后合并所有子意图为意图。本发明能够挖掘用户相关反馈正样本属性间的潜在关联，显式描述意图中的复合语义，有助于发现
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公开(公告)号：CN117009614A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310900690.5
申请日：2023-07-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/909 , G06F16/29 , G06F18/23213 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出了一种地理信息资源检索意图检测方法及计算机可读介质。本发明设计一种意图‑子意图‑维度分量三层嵌套的地理信息资源检索意图形式化表达模型；以用户相关反馈样本为顶点、样本间属性的同义与上下位关系为边，生成语义泛化程度不同的多个超图构图方案；定义分割代价度量指标实现最优超图构图及超图分割方案的选择，得到多个可能表达同一检索子意图的子超图；从每个子超图中提取子意图并评价其置信度，然后合并所有子意图为意图。本发明能够挖掘用户相关反馈正样本属性间的潜在关联，显式描述意图中的复合语义，有助于发现隐藏意图并应对部分反馈样本元数据缺失导致意图无法完整表达的问题，支持各类地理信息资源的精准鲁棒检索。
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公开(公告)号：CN116562487A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310644193.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种顾及路口时空关联与历史出行语义的移动目的地预测方法，首先通过地图匹配将原始轨迹点序列简化为路口点序列；其次，基于词嵌入将每条轨迹所途径路口的时空关联表征为高维词向量；接着，计算驾驶者各类出行活动主题的概率分布，对出行语义进行表征，并耦合历史出行的时空特征与语义表征构建历史出行链；然后，提取驾驶者当前出行的驾驶特征和时间特征，得到当前出行特征序列；最后，基于出行目的地预测网络，学习当前出行中的上下文信息和历史出行链中的长期时空依赖，得到移动目的地预测结果。本发明可以大幅度提升出行目的地预测的精度，进而为自动驾驶、路径推荐等应用场景提供支撑。
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公开(公告)号：CN115470872B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211417112.8
申请日：2022-11-14
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F18/23 , G06F16/9537 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆轨迹数据的司机画像构建方法，该方法定义了描述个体移动模式的轨迹特质；并通过从时间、空间、地理语义、驾驶行为设计了32个轨迹特征作为测量轨迹特质的量表题项；接着指定各轨迹特征与轨迹特质的对应关系和计分规则构建轨迹特质量表；然后采用统计方法评估量表测量结果的有效性来度量量表设计的合理性或量表在当前用户群体中的适用性。本发明提供了一种从多个角度提取轨迹特征的技术框架，并从画像的视角出发，建立了底层轨迹统计特征与高层轨迹特质画像之间的映射与转换机制，通过综合碎片化的轨迹特征挖掘司机的出行倾向和驾驶偏好，为出行活动特征的高层语义建模提供了技术方案。
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公开(公告)号：CN118551232B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410233953.6
申请日：2024-03-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种融合时空与地理语义的轨迹相似度计算方法及系统，属于时空轨迹数据分析技术领域，包括：识别轨迹的关键点和普通点，根据普通点的空间邻近对象对其进行相似度修正，综合各点相似度求解轨迹对的空间相似度。将轨迹的时间信息转化为概率密度曲线，根据两条曲线的距离求解轨迹对的时间相似度。基于兴趣点数据和文本主题模型，将原始轨迹转化为语义轨迹，以求解轨迹对的语义相似度。为各维相似度赋予权重，加权求和得到综合相似度。本发明深入挖掘维度特性，分别构建各维相似度计算方案，解决了逆序轨迹、出行时段无重叠和出行频次差异较大等场景下相似度计算效果不佳和轨迹语义表达不准确等问题，并为轨迹聚类、检索等任务提供支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117633254A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410111181.9
申请日：2024-01-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/387 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的地图检索用户画像构建方法和系统，方法：S1、结合用户地图检索需求，设计面向地图检索的知识图谱逻辑框架；S2、基于用户相关反馈数据，构建包含用户交互行为的协作知识图谱；S3、与第三方地理语义知识库进行融合，得到领域知识扩展的用户地图检索知识图谱；S4、基于用户在地图检索系统中的行为概括用户画像特征，定义地图检索用户画像的描述维度；S5、根据用户地图检索知识图谱中信息间的关联关系及实体的分布特点，制定推理规则，得到描述维度的取值，即用户画像；S6、对不同场景的用户画像模型进行准确性验证。本发明为地理信息门户的用户意图识别、个性化资源发现与推荐算法等提供可解释依据。
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公开(公告)号：CN117170985B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311449654.8
申请日：2023-11-02
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明提供一种面向开放式地理信息网络服务的分布式监测方法及系统，属于信息监测技术领域，包括：在分布式环境下部署多个监测节点，并搭建监测数据库集群与配置管理中心；各监测节点根据配置文件制定监测策略与待监测对象索引策略；在单轮监测任务内，各监测节点以多线程异步方式监测对应的地理信息网络服务对象；基于本轮监测结果更新数据库内地理信息网络服务对象质量信息，并记录至监测历史数据库；本轮监测任务结束后，依据监测策略等待执行下一轮监测任务。本发明通过自定义监测点数目、空间分布、监测任务时间调度和待检测对象索引策略，灵活调整全局监测任务，实现高时(56)对比文件许华杰;李国徽;胡方晓.无线传感器监测网络分布式节点调度策略.计算机科学.2008,(第010期),39-43.沈盛彧;吴华意;张彤;刘志佳.支持主动注册和实时服务质量监测的地理信息目录服务.武汉大学学报(信息科学版).2012,(第005期),525-528.吴华意等.The Concept and Technologiesof Quality of Geographic InformationService: Improving User Experience ofGIServices in a Distributed ComputingEnvironment.International Journal of Geo-Information.2019,1-26.
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公开(公告)号：CN117170985A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311449654.8
申请日：2023-11-02
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明提供一种面向开放式地理信息网络服务的分布式监测方法及系统，属于信息监测技术领域，包括：在分布式环境下部署多个监测节点，并搭建监测数据库集群与配置管理中心；各监测节点根据配置文件制定监测策略与待监测对象索引策略；在单轮监测任务内，各监测节点以多线程异步方式监测对应的地理信息网络服务对象；基于本轮监测结果更新数据库内地理信息网络服务对象质量信息，并记录至监测历史数据库；本轮监测任务结束后，依据监测策略等待执行下一轮监测任务。本发明通过自定义监测点数目、空间分布、监测任务时间调度和待检测对象索引策略，灵活调整全局监测任务，实现高时空覆盖与监测周期可控的分布式监测机制。
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公开(公告)号：CN111291276B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202010032456.1
申请日：2020-01-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/9537 , G06F18/231 , G06F18/22 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了一种基于局部方向中心性度量的聚类方法，包括S1、根据企业POI位置数据的空间分布，建立KD‑Tree的二维空间索引；S2、遍历每个POI点，基于KD‑Tree的回溯操作搜索它的空间K最邻近；S3、计算每个点与其KNN邻域构成的角度方差，并将它归一化；S4、根据指定的角度方差阈值把所有点划分为内部点和边界点；S5、根据连接的规则把内部点连接成多个聚类簇，直到所有内部点都已经有归属的聚类簇；S6、将所有边界点归类到与其最邻近的内部点的聚类簇。本发明采用基于KNN和基于方向的核心思想能够有效解决这两个问题，既能同时准确地识别密集和稀疏的聚类簇，也能将连接的多个不同簇进行合理的分割。
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公开(公告)号：CN115512770A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211350243.9
申请日：2022-10-31
Applicant: 武汉大学
IPC: G16B30/00
Abstract: 本发明公开了一种单细胞RNA序列数据集的降维处理方法，包括：搜索每个细胞的k个最邻近对象KNN，并通过KNN统计RNN；按照RNN的降序对细胞进行遍历，若该点被抽取，则剔除该细胞的KNN，直至所有细胞被遍历，输出采样得到的锚点细胞；构建所有锚点细胞的KNN图网络，计算所有锚点细胞两两之间的最短路径，并计算它们的高维概率分布；将所有锚点细胞降维至低维空间并不断其低维坐标，直到满足迭代条件终止迭代；对于每个未被采样的非锚点细胞，根据d+1个锚点细胞更新前与更新后的低维坐标之间的映射关系计算该非锚点细胞的低维空间坐标；将所有锚点细胞与非锚点细胞的低维坐标整合，输出其低维坐标。本发明大幅度提升了降维效率并降低了计算的复杂程度。
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