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公开(公告)号：CN110955828B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201911134269.8
申请日：2019-11-19
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的多因素嵌入个性化套餐推荐方法，具体包括：首先数据采集并进行预处理；利用全连接层提取用户自然属性特征表示；其次，利用LSTM网络提取用户通话、流量使用和话费使用行为时序特征表示，将两者拼接，作为用户特征表示；利用全连接层提取套餐属性特征表示；将用户特征表示和套餐特征表示拼接后送入全连接网络，预测用户办理套餐的概率；计算目标用户办理所有套餐的概率，选取M个办理概率最高的套餐，作为该用户的套餐推荐列表。本发明基于深度神经网络实现多因素嵌入个性化套餐推荐方法，有利于运营商面向用户进行针对性的套餐推荐，从而有利于扩大市场规模，推广5G业务。
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公开(公告)号：CN109117476B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810761994.7
申请日：2018-07-12
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种基于多情境嵌入的个性化场所语义识别方法，本发明针对传统个性化场所语义识别方法中，情境信息考虑不足以及特征工程的固有局限性问题，提出了一种将个性化场所语义和手机App相关性协同识别的方法。对于个性化场所语义识别，利用深度神经网络得到与之相关的多情境信息(时间、用户、用户活动等)的表示。对于手机App相关性识别，利用词嵌入得到不同手机App的表示。通过共享手机App的表示，对模型参数进行协同训练。本发明结合情境感知和表示学习进行个性化场所语义识别，在普适计算和基于位置的服务(LBS)等领域具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110955828A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911134269.8
申请日：2019-11-19
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的多因素嵌入个性化套餐推荐方法，具体包括：首先数据采集并进行预处理；利用全连接层提取用户自然属性特征表示；其次，利用LSTM网络提取用户通话、流量使用和话费使用行为时序特征表示，将两者拼接，作为用户特征表示；利用全连接层提取套餐属性特征表示；将用户特征表示和套餐特征表示拼接后送入全连接网络，预测用户办理套餐的概率；计算目标用户办理所有套餐的概率，选取M个办理概率最高的套餐，作为该用户的套餐推荐列表。本发明基于深度神经网络实现多因素嵌入个性化套餐推荐方法，有利于运营商面向用户进行针对性的套餐推荐，从而有利于扩大市场规模，推广5G业务。
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公开(公告)号：CN109063908A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810852241.7
申请日：2018-07-30
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度多任务学习的城市AQI预测与空间细粒度AQI等级估计方法，本发明对于AQI预测，利用深度神经网络得到与之相关的多种城市大数据的表示，基于这些表示对有监测站区域的AQI进行预测。对于空间细粒度AQI等级估计，利用深度神经网络得到与之相关的多种城市大数据的表示，基于这些表示对无监测站区域的AQI等级进行估计。通过共享数据表示，对模型参数进行协同训练。本发明结合深度学习和多任务学习对有空气质量监测站的区域进行AQI预测，对无空气质量监测站的区域进行AQI等级估计，在普适计算、环保等领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN103731498B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201310755662.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及计算机数据库处理领域，尤其涉及一种基于副本选择的大数据实时查询系统负载均衡方法，包括节点负载信息收集和节点负载均衡两个过程，节点负载均衡过程包括预处理和选择副本两个阶段。本发明的有益效果：本发明针对现有的大数据实时查询系统负载均衡方法过于简单且不考虑机器当前状态的问题，提出了新的基于副本选择的大数据实时查询系统负载均衡方法，本发明的优点包括：负载均衡效果优于现有的大数据实时查询系统；时间复杂度较小，为O(n2)，其中n为块的数目；适用于异构分布式系统和系统中运行其他任务的情况。
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公开(公告)号：CN104200103A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410452557.9
申请日：2014-09-04
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多领域特征的城市空气质量等级预测方法，包括数据预处理阶段、训练阶段、预测阶段；数据预处理阶段进行网格划分得到训练样本，获取训练数据集；训练阶段估计出条件随机场模型最优参数，得到最优模型并输出条件随机场模型；预测阶段采用维特比算法结合训练阶段学习得到的条件概率模型求得条件概率P(Y/Xf)最大的输出序列并输出预测结果。本发明方法可以更准确地预测AQI等级，并对各站点接下来一定时间段内的AQI等级进行预测，满足人们挑选空气质量较好的时间段进行外出活动的需要。
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公开(公告)号：CN103037507A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210562295.2
申请日：2012-12-17
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及移动定位技术，具体涉及一种基于Cell-ID定位技术的地图匹配方法，该方法首先连续获得移动电话当前所连接基站的ID，形成基站连接序列数据，然后基于Cell-ID定位对基站连接序列数据进行平滑、清洗和插值等预处理，得到基站位置轨迹数据，最后采用一种新型的地图匹配算法将处理后的基站位置轨迹数据匹配到道路路段序列。该方法运行在移动电话上，无需任何额外硬件和功能模块(例如GPS、加速度传感器等模块)，可提供准确的地图匹配结果。
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