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公开(公告)号：CN109036553B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201810860468.6
申请日：2018-08-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自动抽取医疗专家知识的疾病预测方法，属于智能医疗技术领域；首先根据历史诊断记录数据构建疾病关系网络，在该网络上使用神经网络模型对疾病实体间具有的显式和隐式相关性分别计算疾病特征向量，并通过疾病特征向量计算疾病之间的相关性矩阵作为医疗专家知识；其次，设计基于深度学习的疾病预测模型，通过降噪自编码器栈模型将病人的原始医学指标数据降维，并作为多标签疾病预测模型的输入数据来预测病人的潜在疾病；最后，在模型的参数学习部分，使用第一步中自动提取的疾病相似度矩阵作为医疗背景约束条件，让算法学习模型的最优参数，并将发病概率较高的疾病作为预测结果。对比现有技术，本发明提高了疾病预测准确率。
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公开(公告)号：CN108920641B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201810710487.0
申请日：2018-07-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种信息融合个性化推荐方法，属于互联网信息推荐技术领域；该方法首先对数据集进行预处理提取物品形态信息：确定物品间关系种类、构建物品间关系网络，确定物品文本信息，确定物品图像信息；然后利用网络表示学习方法提取网络关系特征、利用文本表示学习方法提取文本特征、利用图像特征提取方法提取图像特征；接下来计算各维度下用户对物品的偏好特征值；最后将偏好特征输入排序模型中，取备选集中分数TOP‑N的物品推荐给用户。对比现有技术，本发明通过发掘和利用物品的属性信息补充稀疏的用户主动交互数据，提高了推荐结果准确率；同时物品属性信息的融入可以使得推荐不仅限依赖于评分数据，帮助解决新物品冷启动的问题。
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公开(公告)号：CN106991555B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201710194705.5
申请日：2017-03-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于激励机制的城市车辆众包包裹传递方法，属于车联网技术领域；包括以下步骤：首先根据城市车辆的历史运行轨迹建立包裹转接点；接下来通过路径规划算法为每个包裹规划运输路径；然后建立模型：通过模型寻找每个站点包裹运输的最佳回报值，以及如何选择最佳的运输车辆去运输包裹；最后根据参与竞标车辆的投标值，设置运输费用的增长速率，并通过第三方软件实现费用的支付。本发明方法充分利用了城市运行车辆，不仅提高了包裹的传输效率，也减少了城市车辆的运行成本。
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公开(公告)号：CN111767388A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010840921.4
申请日：2020-08-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种候选池生成方法，属于知识图谱问答技术领域。针对候选池生成，本发明提供了一种非严格N元语法字符串匹配方法，依次通过对主语相关短语在知识图谱进行完全匹配、部分匹配、降低主语相关短语后继续匹配的方式，在知识图谱中查找匹配节点构建候选池，在降低候选池规模的同时有效提高了实体召回率；进一步的，基于上述候选池生成方法，提供一种简单问答系统的实现方法，提高了问答系统的鲁棒性和准确率；此外，本发明又进一步对简单问答系统的谓词抽取方法进行改进，进一步提高了问答系统的准确率和效率。对比现有技术，本发明提出的上述方法，以更少的资源，更简单的算法过程提高了问答系统的鲁棒性和准确率。
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公开(公告)号：CN111581365A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010374689.X
申请日：2020-05-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种谓词抽取方法，属于知识图谱问答领域。针对谓词抽取，本发明提供了一种全新的谓词抽取框架模型，通过使用神经网络对谓词、问题进行特征表示后计算二者的相似度实现；进一步，基于该谓词抽取方法，提供一种简单问答系统的实现方法，提高了问答系统的准确率；此外，对候选池生成方法进行改进，在降低其规模的同时有效提高了实体召回率；同时，提出一种启发式标签编码算法，应用于谓词抽取模型的初始化。对比现有技术，本发明使用软直方图和自注意力的模型用于谓词抽取，其通过特征矩阵更好地保留了问题的全局信息，提出的上述方法，以更少的资源，更简单的算法过程提高了问答系统的鲁棒性和准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110399565A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910687012.9
申请日：2019-07-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于时空周期注意力机制的递归神经网络连续兴趣地点推荐方法，属于推荐系统领域；根据每个用户的签到数据，构造兴趣地点序列和时间属性序列，并使用TD-LSTM处理兴趣地点序列和时间属性序列，得到二者的中间表示，再针对每个候选兴趣地点分别计算时间、空间、周期注意力分布，并使用这三种注意力分布加权兴趣地点序列和时间属性序列的中间表示得到其特有表示，再综合用户偏好和候选兴趣地点的属性预测用户对候选兴趣地点的喜好评分并进行推荐。对比现有技术，本发明使用更多的历史签到记录来预测下一步的兴趣地点，并使用注意力机制发现历史签到中的关键信息，通过提高关键信息对结果的影响提高推荐性能，进而提供准确高效的推荐服务。
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公开(公告)号：CN109492166A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201810882125.X
申请日：2018-08-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种基于签到时间间隔模式的连续兴趣点推荐方法，属于推荐系统领域；根据每个用户的签到数据，综合个性化偏好、地理距离偏好和签到时间间隔偏好来联合建模形成用户对接下来要访问的兴趣点的综合偏好，采用三阶张量模型来对连续签到行为进行建模；并构建一个概率模型，通过将签到时间间隔偏好视为潜在变量，来学习用户对兴趣点的综合偏好程度；在参数学习阶段，设计了期望最大化算法来优化概率模型的参数，最终实现了为用户推荐接下来要访问的兴趣点的任务；张量及矩阵中信息缺失的补充，采用张量/矩阵分解算法实现。对比现有技术，本发明方法有效解决了用户-兴趣点签到矩阵的稀疏性问题，为用户提供准确高效的连续兴趣点推荐服务。
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公开(公告)号：CN108920641A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810710487.0
申请日：2018-07-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种信息融合个性化推荐方法，属于互联网信息推荐技术领域；该方法首先对数据集进行预处理提取物品形态信息：确定物品间关系种类、构建物品间关系网络，确定物品文本信息，确定物品图像信息；然后利用网络表示学习方法提取网络关系特征、利用文本表示学习方法提取文本特征、利用图像特征提取方法提取图像特征；接下来计算各维度下用户对物品的偏好特征值；最后将偏好特征输入排序模型中，取备选集中分数TOP-N的物品推荐给用户。对比现有技术，本发明通过发掘和利用物品的属性信息补充稀疏的用户主动交互数据，提高了推荐结果准确率；同时物品属性信息的融入可以使得推荐不仅限依赖于评分数据，帮助解决新物品冷启动的问题。
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公开(公告)号：CN104093184B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410320566.2
申请日：2014-07-07
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明涉及一种基于LEACH协议的轮换时间动态调整方案，属于无线传感器网络技术领域。该方案包括如下内容：簇形成后，簇头节点收集簇内所有成员节点的位置和剩余能量信息，并将信息融合后向基站回报；基站根据各簇的信息，评选出最大簇，并根据最大簇的剩余能量调整该轮的持续时间以及其它簇的数据传输时间。LEACH协议中应用本发明提出的基于能耗的LEACH协议的轮换时间动态调整方案，可以有效优化选簇周期、平衡节点间能量消耗、延长网络生存周期。
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公开(公告)号：CN103906077B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410144154.8
申请日：2014-04-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于近邻传播算法的路侧单元放置方法，包括以下步骤：首先根据交通场景建立路网模型；接下来建立数学模型：参考车流密度、车速、距离等因素定义影响因子，将路侧单元放置问题转化为聚类问题并定义相应的目标函数；然后获取车辆轨迹信息，根据车辆轨迹信息求出影响因子；最后利用近邻传播算法优化目标函数，得到最优放置路侧单元的交叉路口集合。本发明方法充分利用交通状况信息通过近邻传播算法来寻找最优的路侧单元放置位置，在这些位置放置路侧单元会使得网络数据包的投递率显著提升，评估结果也表明该方法的有效性。除此之外，本发明提出的方法时间复杂度很小，可以很快收敛。
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