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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115033783B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210568362.5
申请日：2022-05-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N3/048
Abstract: 一种面向跨域场景的双重细粒度知识迁移系统，包括：依次相连的输入层、嵌入层、双重细粒度知识迁移层和预测层，输入层根据用户和物品的唯一标识，采用独热编码方式，生成用户和物品的独热编码表示；嵌入层基于用户和物品的独热编码表示，采用查表法，将稀疏的、高纬度的独热编码表示映射到连续的低维空间，得到初始嵌入向量；双重细粒度知识迁移层将任一交互的用户‑物品对的初始嵌入向量拼接得到域内知识表示，通过细粒度知识提取和迁移得到跨域知识表示，并将域内知识表示和跨域知识表示进行自适应融合，得到最终的知识表示；预测层根据最终的知识表示生成交互的预测分数，并进一步得到推荐结果。本发明有效地对用户在跨域场景下的行为进行建模，实现域间知识的迁移、互补与融合，从而对用户在未来与物品的交互进行预估，生成有效的推荐结果，提高用户的体验感和对系统的满意程度。
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公开(公告)号：CN110570035B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910821133.8
申请日：2019-09-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455
Abstract: 一种同时建模时空依赖性和每日流量相关性的人流量预测系统，包括：ST编码器模块、FR编码器模块和解码器模块，本发明使用卷积长短期记忆网络同时空间上相邻区域的依赖性和时间依赖性，通过叠加卷积神经网络来分层次地捕获地理空间上不同范围的空间依赖性，同时基于区域的每日流量变化模式生成反映全市范围内每个区域之间流量相关性的完全图，通过图嵌入法为每个区域生成固定维向量表示，通过一层长短期记忆网络和两层反卷积神经网络，生成人流量的预测结果。
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公开(公告)号：CN114971059A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210652507.X
申请日：2022-06-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于时间演化图建模动态交互的行为预测系统及方法，包括：动态图卷积网络(DGCN)模块、静态图嵌入网络(SGEN)模块以及分层空洞卷积网络(HDCN)模块，其中：动态图卷积网络模块基于构建的时间演化图捕获学生间动态的社会交互；静态图嵌入网络模块基于每两个学生之间基本信息的相似度来捕获静态的社会交互；分层空洞卷积网络模块通过改进的一维空洞卷积网络来分层地捕获个体层面的行为模式，三个模块的输出拼接共同生成预测结果。
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公开(公告)号：CN110570035A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910821133.8
申请日：2019-09-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种同时建模时空依赖性和每日流量相关性的人流量预测系统，包括：ST编码器模块、FR编码器模块和解码器模块，本发明使用卷积长短期记忆网络同时空间上相邻区域的依赖性和时间依赖性，通过叠加卷积神经网络来分层次地捕获地理空间上不同范围的空间依赖性，同时基于区域的每日流量变化模式生成反映全市范围内每个区域之间流量相关性的完全图，通过图嵌入法为每个区域生成固定维向量表示，通过一层长短期记忆网络和两层反卷积神经网络，生成人流量的预测结果。
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公开(公告)号：CN115033783A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210568362.5
申请日：2022-05-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N3/04
Abstract: 一种面向跨域场景的双重细粒度知识迁移系统，包括：依次相连的输入层、嵌入层、双重细粒度知识迁移层和预测层，输入层根据用户和物品的唯一标识，采用独热编码方式，生成用户和物品的独热编码表示；嵌入层基于用户和物品的独热编码表示，采用查表法，将稀疏的、高纬度的独热编码表示映射到连续的低维空间，得到初始嵌入向量；双重细粒度知识迁移层将任一交互的用户‑物品对的初始嵌入向量拼接得到域内知识表示，通过细粒度知识提取和迁移得到跨域知识表示，并将域内知识表示和跨域知识表示进行自适应融合，得到最终的知识表示；预测层根据最终的知识表示生成交互的预测分数，并进一步得到推荐结果。本发明有效地对用户在跨域场景下的行为进行建模，实现域间知识的迁移、互补与融合，从而对用户在未来与物品的交互进行预估，生成有效的推荐结果，提高用户的体验感和对系统的满意程度。
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