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公开(公告)号：CN111026879A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911251907.4
申请日：2019-12-09
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法，其特征在于基于计算代价，通过采用多个不精确的规则来处理多个不精确的结果以满足用户的需求，最后以多维度综合价值对最后结果进行度量；具体步骤为S1：获取需要计算的目标对象及其属性；S2：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的运算符；S3：通过目标对象的属性和运算符计算多个数值结果，并存于数组中；S4：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的存在规则；S5：通过多个规则验证所得到的数值结果，删去所有不符合规则的数值结果，得到最终的结果，并对其以多维度综合价值进行度量。
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公开(公告)号：CN112818386B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110075080.7
申请日：2021-01-20
Applicant: 海南大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/953 , G06F16/958
Abstract: 本发明提供了一种跨DIKW模态类型化隐私信息资源差分保护方法与系统，该方法包括：当接收到资源查询请求时，确定待保护的隐私信息资源；在该隐私信息资源对应的信息轨迹图中选取各个候选资源路径；确定每个候选资源路径中的每个信息资源的支持度，以获得每个候选资源路径中的路径支持度；依据每个候选资源路径中的路径支持度在候选资源路径中确定目标资源路径；基于目标资源路径中的各个信息资源获得资源查询请求对应的目标信息资源；将目标信息资源发送至资源请求用户，以实现对隐私信息资源的保护。应用本发明提供的跨DIKW模态类型化隐私信息资源差分保护方法，能够对隐私信息资源进行有效的保护，提高了资源的安全性。
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公开(公告)号：CN112307028B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202011198393.3
申请日：2020-10-31
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/245 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供一种跨数据信息知识模态的面向本质计算的差分内容推荐方法，该方法包括以下步骤：S1、获取目标用户基本信息，连接存储有目标用户隐私信息的数据库；S2、根据数据库公开统计内容构造查询函数查询目标用户个人信息数据表，获取数据资源和信息资源；S3、对数据资源和信息资源进行分析获得新信息资源，根据目标用户的新信息资源匹配推送内容并向目标用户进行推送。本发明能够在隐私数据库公开数据不完全的情况下实现差分内容推送，提高推送内容的准确率。
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公开(公告)号：CN113609307A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110908781.4
申请日：2021-08-09
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开更新DIKW图谱的方法、装置、存储介质和电子设备，可以通过获得第一数据资源(第一数据节点名和第一数据语义解释)和第一意图资源(第一意图节点名和第一意图语义解释)；将第一数据节点名和第一意图节点名进行形式关联，得到第一信息节点名；将第一数据语义解释和第一意图语义解释进行语义融合，得到第一信息语义解释；将第一信息节点名和第一信息语义解释作为第一信息资源添加至信息资源类型图谱中；在DIKW图谱中、将第一数据资源和第一意图资源进行连线，且在连线上引出一个分支指向第一信息资源，从而更新DIKW图谱。本发明可以不断融合产生新的资源，以丰富DIKW图谱，进而提高搜索的广度和深度，精度较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112214531B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202011084392.6
申请日：2020-10-12
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06N5/02 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种跨数据、信息、知识多模态的特征挖掘方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取待挖掘的数据资源；对数据资源进行分类，得到标量数据、矢量数据、范围数据、时间数据和分类数据中的至少一种类型数据；对类型数据进行关联融合处理，得到关联融合结果；将关联融合结果确定为数据资源的特征，以便利用特征对数据资源进行处理。在该方法中，对数据资源进行挖掘处理，所得到的量更多，可靠性更强的特征，如此，便可更好地挖掘出数据资源的价值。
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公开(公告)号：CN112418428A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011387490.7
申请日：2020-12-01
Applicant: 海南大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/02 , G06K9/62 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于本质计算的跨模态特征挖掘方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取至少两种类型化资源；类型化资源包括数据资源、信息资源和知识资源；对至少两种类型化资源进行关联融合处理，得到融合结果；将融合结果确定为至少两种类型化资源对应的跨模特征，以便利用跨模特征对至少两种类型化资源进行处理。在该方法中，通过对至少两种类型化资源进行跨模态的关联处理，得到跨模特征，跨模特征是针对不同的类型化资源进行关联处理而得，相较于仅针对同模态资源进行数据挖掘，该跨模特征能够显著增加资源挖掘的特征量，且能够增加资源挖掘的可靠性，该跨模特征更有利于进一步对类型化资源进行处理。
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公开(公告)号：CN112001497A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010857865.5
申请日：2020-08-24
IPC: G06N5/04
Abstract: 本申请公开的面向跨模态学习的多维多尺度智能态势感知分析方法中，实现了数据与信息间的转化支撑，为特定预测推理提供有效价值支撑，还具体提出了一种采用融合不同种类数据确定预测推理结果准确的可能性或相关性判断的方法，由数据关联得出信息，由信息中数据关联的情况可得到轨迹信息，由轨迹信息可进行相关推理决策，该方法可以快速精准实现态势的感知分析；并且该方法中定义了信息价值的计算方法，根据该种计算方式可以实现精准的目的预测或决策分析。本申请还提供了一种面向跨模态学习的多维多尺度智能态势感知分析装置、计算机设备及一种可读存储介质，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN111026879B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201911251907.4
申请日：2019-12-09
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法，其特征在于基于计算代价，通过采用多个不精确的规则来处理多个不精确的结果以满足用户的需求，最后以多维度综合价值对最后结果进行度量；具体步骤为S1：获取需要计算的目标对象及其属性；S2：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的运算符；S3：通过目标对象的属性和运算符计算多个数值结果，并存于数组中；S4：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的存在规则；S5：通过多个规则验证所得到的数值结果，删去所有不符合规则的数值结果，得到最终的结果，并对其以多维度综合价值进行度量。
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