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公开(公告)号：CN110083802B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910293785.9
申请日：2019-04-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于多目标回归的高速公路收费站车流量大数据预测方法，包括：101对数据进行预处理操作；102对数据进行打标操作；103对数据进行特征工程构建操作；104构建一种结合目标特定特征和目标相关性的多目标回归模型；105通过已建立的模型，根据收费站历史车流量数据、天气数据等信息，预测收费站8点到10点每20分钟的车流量。本发明主要是通过对收费站历史车流量数据、天气数据等信息进行预处理和分析提取特征，建立一种结合目标特定特征和目标相关性的多目标回归模型，预测收费站8点到10点每20分钟的车流量，从而使交通管理部门能够利用大数据及时采取措施减少收费站的拥堵。
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公开(公告)号：CN114298157A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111480111.3
申请日：2021-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于舆情大数据分析的短文本情感分类方法、介质及系统，属于文本分类领域，该方法包括：将经向量获取模型获取的正文和评论文本向量集与经神经网络多标签分类模型获取的主题列表转换成单主题+正文+评论文本格式的输入样本；构建基于自主题注意力机制的胶囊网络模型，作为情感分类模型，根据主题权重设计该模型的损失函数，并将上述输入样本作为模型的输入；将待预测文本输入所述情感分类模型进行情感标签预测，完成评论短文本情感分类。其中文本情感分类模型为增加了自主题注意力机制的胶囊网络，能够根据不同主题分类，捕捉评论短文本向量中较为丰富的文本特征及对应情感标签，更高的提取短文本文字中情绪的特征，情感分类精确度较高。
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公开(公告)号：CN114117040A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111315298.1
申请日：2021-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于标签特定特征和标签相关性的文本数据多标签分类方法，包括：101对文本数据进行预处理,结合实例标签空间和特征空间构造新的实例特征空间；102对正负实例特征空间计算聚类个数，并构造标签特定特征；103对文本数据集中成对标签计算相关性，构造标签间相关性无向完全图；104采用扩展Kruskal算法在图中计算最大生成树集合；105从树集合中依次选择生成树，并从根节点开始使用二分类器在树上进行递归预测，对预测结果进行树上集成得出文本实例标签集。本发明能够有效的抑制预测过程中的误差传递问题，并且采用树集合集成预测，能够有效的利用标签集合间不同的相关性，进一步提高多标签分类的性能。
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公开(公告)号：CN112487143A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011368536.0
申请日：2020-11-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于自然语言处理的文本分类领域，具体涉及一种基于舆情大数据分析的多标签文本分类方法，该方法包括：获取高校文本数据，根据高校文本数据构建拓扑图；将拓扑图输入到训练好的多标签文本分类模型中，得到高校文本数据的分类结果；所述多标签文本分类模型包括图卷积神经网络GCN和注意力残差网络；本发明采用GCN图卷积网络解决了从高校新闻评论数据错综复杂的信息结构中提取信息的困难，通过词句分级层次的对高校文本语料提取特征，充分挖掘文本词与词，句与句之间的文字内涵，同时为模型训练加入更加丰富的语料信息，对特征引入基于注意力的类残差融合，进一步分解文本对标签预测的影响。
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公开(公告)号：CN109242552B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201810961118.9
申请日：2018-08-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的商铺定位方法，包括：101对数据进行预处理操作；102根据记录时间对数据进行划分操作；103根据一定规则构建每条样本的候选集；104对数据进行打标操作；105对数据进行特征工程构建操作；106建立多个机器学习模型，并进行模型融合操作；107通过已建立的模型，根据用户的经纬度、所连接的WiFi信息等数据定位用户所在商铺。本发明主要是通过对用户的经纬度、所连接的WiFi信息等数据进行预处理和分析提取特征，建立多个机器学习模型，从而定位用户当前所在商铺，使得商家能够在在正确的时间、正确的地点给用户最有效的服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106570178B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201610991719.5
申请日：2016-11-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明请求保护一种基于图聚类的高维文本数据特征选择方法，该方法包括：剔除不相关特征，并构造加权无向图；再结合社区发现算法快速地将特征聚类；并以“最大相关最小冗余”原则搜索类簇空间，剔除类簇内的冗余特征；最后根据特征与类别间的关系挑选出最佳特征子集。本发明旨在利用图能体现特征空间分布的特性，结合高效的社区发现进行特征聚类，选取出具有代表性的特征，并消除聚类过程中忽略数据分布情况和每个特征与类别都具有不同程度的重要性问题。同时解决聚类时的盲目性，使得文本分类结果具有更高的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN109165284B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810961117.4
申请日：2018-08-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的金融领域人机对话意图识别方法，包括：101对金融领域人机对话所产生的文本数据的预处理；102对于给定文本数据集进行划分；103根据人机对话的数据进行文本数据特征的构建，包括特征提取，文本向量化；104针对构建完成后的特征，进行降维，稀疏处理；105针对文本数据，建立机器学习模型，来对未知的人机对话进行意图识别。本发明提出利用机器学习来对文本数据进行预测，对已知标签的文本数据训练而得到模型，来预测未知标签的文本数据(该问题属于多分类问题)，从而获取该对话所表达的意图(多分类概率最大的概率)。
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公开(公告)号：CN106960437B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710182804.1
申请日：2017-03-24
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆西电普华智能机器人技术有限公司
Abstract: 本发明请求保护一种电力巡检机器人的油浸电力变压器液位检测方法，包括：对图像进行预处理，模板匹配获取液位计框架信息，提取液位计图像并矫正能够，对图像进行Gabor横向滤波，统计滤波图像的每一行的响应值，根据响应值分布图像，找到第一个超过阈值的行下标，计算液位计所在位置。本方法的特点：有较高的液位检测精度，对图片的预处理要求低，对光照、阴影等干扰具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106875670B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201710131675.3
申请日：2017-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种Spark平台下基于GPS数据的出租车调配方法，包括：101从调度中心获取出租车历史GPS数据部署到Spark平台上，对数据做并行地预处理操作；102在Spark平台下对出租车历史GPS数据进行分析，提取特征建立回归模型；103在Spark平台下对出租车的实时GPS数据进行提取并预测其未来的路径、终点位置以及到达时间；104根据预测结果对出租车的调配进行优化。本发明主要是在Spark平台下解决出租车调配问题，通过对出租车历史GPS数据的分析，提取特征建立回归模型，从而预测出租车未来的GPS路径、终点位置以及到达时间，继而对出租车的调配进行优化。
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公开(公告)号：CN110232473A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910430445.6
申请日：2019-05-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/02 , G06Q50/00 , G06F16/9536
Abstract: 本发明请求保护一种基于大数据金融的黑产用户预测方法，包括：101对用户的历史操作数据和历史交易数据进行预处理操作；102对经过预处理的数据进行特征工程构建；103对特征工程构造的特征进行筛选；104建立多个机器学习模型，通过模型融合提高模型的泛化性能；105通过建立的模型，对用户是否是黑产用户进行预测。本发明主要是通过用户30天的操作数据和交易数据以及黑产用户信息，构建特征工程，建立机器学习模型，从而能够在未来通过用户行为预测用户是否是黑产用户，来识别交易风险，切实结合当下的技术发展需求。
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