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公开(公告)号：CN117540007A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410008075.8
申请日：2024-01-04
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/33 , G06F16/783 , G06F16/683 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及多模态情感数据识别技术领域，具体为基于相似模态补全的多模态情感分析方法、系统和设备，该分析方法首先将标记好的缺失模态的标记多模态样本，进行全局特征提取、多线性处理和概率映射处理，得到准确的标记多模态样本的预测标签；接着，基于缺失模态的属性，以及标记多模态样本的预测标签，与相似全模态样本的真实标签和预测标签的相同性，确定最合适的相似全模态样本，对缺失模态进行数据补全，得到补全标记多模态样本；最后，将待检多模态样本、或标记多模态样本、或补全标记多模态样本中的模态，进行多模态融合，得到的融合模态经分类处理，得到准确率更高的情感分析结果。
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公开(公告)号：CN116738246B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310692061.8
申请日：2023-06-12
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/10 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于互联网服务技术领域，提供了一种面向服务需求变化的组合服务动态重构方法及系统，针对在组合服务的执行过程中，用户的服务需求随用户所处情景的变化而发生变化，使得构建好的组合服务在运行时无法满足用户变化后的服务需求，从而导致组合服务失效，极大地影响了用户的满意度与服务资源的利用率的问题，首先基于事例链推理方法主动感知用户服务需求的变化；然后，依据服务需求与组件服务间的映射关系，确定服务需求变化后组合服务需要重构的区域；最后，依据重构所需服务的规模，设计了一种组合服务自适应重构策略，从而完成组合服务的动态重构。并通过大量的模拟实验，验证了本文所提方法的有效性。
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公开(公告)号：CN116484113B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310412337.2
申请日：2023-04-12
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出了一种基于动态信任感知的群体观点预测方法及系统，涉及观点动力学领域，具体方案包括：为社交网络建模，得到初始的社交网络；基于社会相似性、结构相似性和社交关系强度，构建完整信任网络；计算个体间的影响权重，根据不同的影响权重预测群体观点，判断群体观点是否达到稳定，不稳定则利用个体间的观点相似性和个体间的信任度，对社交网络进行演化，得到新的社交网络，进行基于新的社交网络的观点演化过程；本发明将社交关系强度引入到信任传播过程中，考虑个体间的观点相似性和个体间的信任度对观点演化的影响，特别是非邻节点对自身观点演化的影响，提高了观点演化趋势预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116738246A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310692061.8
申请日：2023-06-12
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/10 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于互联网服务技术领域，提供了一种面向服务需求变化的组合服务动态重构方法及系统，针对在组合服务的执行过程中，用户的服务需求随用户所处情景的变化而发生变化，使得构建好的组合服务在运行时无法满足用户变化后的服务需求，从而导致组合服务失效，极大地影响了用户的满意度与服务资源的利用率的问题，首先基于事例链推理方法主动感知用户服务需求的变化；然后，依据服务需求与组件服务间的映射关系，确定服务需求变化后组合服务需要重构的区域；最后，依据重构所需服务的规模，设计了一种组合服务自适应重构策略，从而完成组合服务的动态重构。并通过大量的模拟实验，验证了本文所提方法的有效性。
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公开(公告)号：CN116244513B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310115682.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了随机群组POI推荐方法及系统；方法包括：依据群组成员对兴趣点POI的签到序列，计算群组成员的初始影响权重；确定最终影响权重；基于最终影响权重，得到随机群组的拟合特征；依据群组成员对兴趣点POI的签到序列，构建群组成员与兴趣点POI的标号二部图，从二部图中，提取出含有群组成员POI交互偏好的POI特征表示；依据群组成员的兴趣点POI转移序列，构建POI有向转移图，从有向转移图中，提取出含有群组成员POI转移偏好的POI特征表示；将两种特征表示进行特征融合；基于融合特征与随机群组的拟合特征，计算出随机群组对每个POI的预测评分，根据预测评分为随机群组推荐感兴趣的POI列表。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115983280B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310081044.0
申请日：2023-01-31
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F40/30 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了面向不确定模态缺失的多模态情感分析方法及系统，涉及数据处理技术领域，具体方案包括：获取带有不确定缺失的多模态数据，包括三种模态：文本、视觉和音频；通过训练后的多模态情感分析网络处理所述三种模态数据，以生成并输出最终的情感分类；本发明基于模态翻译模块，将视觉和音频模态翻译成文本模态，提高视觉和音频模态质量并且能够捕获不同模态之间的深层交互；通过对完整模态进行预训练，得到完整模态的联合特征来指导缺失模态的联合特征向完整模态的联合特征逼近，不需要考虑有哪种模态缺失，只需要向完整模态的联合特征向量逼近即可，具有更强的通用性。
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公开(公告)号：CN112529638B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011526423.9
申请日：2020-12-22
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06F18/24 , G06N3/08 , G06F18/23213
Abstract: 本公开提供了一种基于用户分类和深度学习的服务需求动态预测方法及系统，所述方案首先基于k‑means算法对大规模的用户进行分类，基于每一类用户的服务使用数据进行服务需求，从而可以克服数据稀疏和冷启动问题；其次，本实施例构建了一种注意力机制增强的深度交互神经网络模型，并基于AMEDIN模型进行服务需求预测，其中，AMEDIN模型首先通过交互单元自适应地捕获不同场景和服务需求之间的交互关系，从而显式的建模不同场景对服务需求的影响；之后，合并场景特征、交互关系以及服务需求特征，基于注意力机制获取不同场景对服务需求的影响权重；最后，基于用户特征、加权的场景特征和服务需求特征训练AMEDIN模型，并基于训练好的AMEDIN模型实现情景感知的服务需求动态预测。
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公开(公告)号：CN115270007A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210987178.4
申请日：2022-08-17
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于位置推荐技术领域，提供了一种基于混合图神经网络的POI推荐方法及系统，本发明为了充分地挖掘用户对POI的正向偏好与反向偏好，构建了标号二部图，采用标号二部图神经网络学习带有用户对POI偏好信息的用户特征和带有用户偏好信息的POI特征；同时，为了充分挖掘POI之间的转移信息，根据用户的POI签到记录构建POI有向转移图，采用门控图神经网络学习带有POI转移信息的POI特征；最后，通过分别对不同用户特征和不同POI特征的拼接，得到用户的最终特征和POI的最终特征，将用户的最终特征与POI的最终特征做乘积，通过Sigmoid函数得到用户对于POI的偏好程度，依据偏好程度向用户推荐POI序列。
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公开(公告)号：CN112529638A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011526423.9
申请日：2020-12-22
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本公开提供了一种基于用户分类和深度学习的服务需求动态预测方法及系统，所述方案首先基于k‑means算法对大规模的用户进行分类，基于每一类用户的服务使用数据进行服务需求，从而可以克服数据稀疏和冷启动问题；其次，本实施例构建了一种注意力机制增强的深度交互神经网络模型，并基于AMEDIN模型进行服务需求预测，其中，AMEDIN模型首先通过交互单元自适应地捕获不同场景和服务需求之间的交互关系，从而显式的建模不同场景对服务需求的影响；之后，合并场景特征、交互关系以及服务需求特征，基于注意力机制获取不同场景对服务需求的影响权重；最后，基于用户特征、加权的场景特征和服务需求特征训练AMEDIN模型，并基于训练好的AMEDIN模型实现情景感知的服务需求动态预测。
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公开(公告)号：CN112529637A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011526415.4
申请日：2020-12-22
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本公开提供了一种基于情景感知的服务需求动态预测方法及系统，该方法首先通过AMEDIN模型的交互单元，自适应地捕获不同场景和服务需求之间的交互关系，从而显式的建模不同场景对服务需求的影响；之后，合并场景特征、交互关系以及服务需求特征，基于注意力机制获取不同场景对服务需求的影响权重；最后，基于用户特征、加权的场景特征和服务需求特征训练AMEDIN模型，并基于训练好的AMEDIN模型实现情景感知的服务需求动态预测.基于Movielens和Alibaba提供的真实数据集进行了大量的实验，实验结果表明本文所提出的方法是可行的与有效的。
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