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公开(公告)号：CN113449508A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110799240.2
申请日：2021-07-15
Applicant: 上海理工大学
IPC: G06F40/205 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于事件链的网络舆情关联推演预测分析方法，包括：将微博博文文本数据根据事件发展提取相关节点事件，通过聚类关联和模式挖掘匹配预测，形成主题演化树和舆情演化概率图；其中，通过ELMO模型对微博训练集语料进行预训练，并向量化微博博文；通过One‑Pass聚类算法合并相似微博数据，得到节点事件集合；通过ActiveLearning进行少标签数据学习，人机交互提高标签质量；通过Seq2Pat发现标签之间转移对数，进而构建马尔科夫链，形成主题树和预测节点事件演化趋势。根据本发明，弥补了复杂舆情事件中子事件的提取、关联、与预测，并充分考虑了专家介入的人机互动标签方法，适用于舆情推演分析定位与精准预测。
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公开(公告)号：CN108629993B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201810395917.4
申请日：2018-04-27
Applicant: 上海理工大学
IPC: G08G1/087
Abstract: 本发明提出了一种适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，针对采用公交优先的高饱和交叉口，在其采用绿灯时间延长策略后，对其信号配时进行优化，即对后续的各个流向也采用绿灯延长，使排队长度能在三个周期内恢复到零，减少由于采用绿灯时间延长策略引起的其他非优先车辆的延误增加；该信号配时优化方法以延误增加量最小作为优化目标，考虑排队长度、排队长度恢复到零所需周期数、最小绿灯时间和双环控制等约束条件，建立模型进行优化。该方法可以在交叉口饱和度很高的条件下提供公交信号优先，进行信号配时优化，从而拓展公交信号优先的使用范围，利于公交优先的推广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113569154B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202110805863.6
申请日：2021-07-16
Applicant: 上海理工大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于社交行为特征的交互对象预测方法，社交行为特征，即用户与好友交互的相对频率。随着时间的变化，用户的社交行为特征分布具有稳定性。通过对在线社交网络中的交互特征的挖掘，本发明在找到交互特征的基础上，可以仅通过一个简单的嵌入性指标E，就能预测用户的亲密好友。基于此提出一种网络结构分析方法，仅需要知道用户关系，而不需要知道交互频率，通过嵌入性指标的预测，就能找到用户经常交互的对象。该方法适用于大规模社交网络中，用户最亲密的好友预测。
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公开(公告)号：CN113569154A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110805863.6
申请日：2021-07-16
Applicant: 上海理工大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于社交行为特征的交互对象预测方法，社交行为特征，即用户与好友交互的相对频率。随着时间的变化，用户的社交行为特征分布具有稳定性。通过对在线社交网络中的交互特征的挖掘，本发明在找到交互特征的基础上，可以仅通过一个简单的嵌入性指标E，就能预测用户的亲密好友。基于此提出一种网络结构分析方法，仅需要知道用户关系，而不需要知道交互频率，通过嵌入性指标的预测，就能找到用户经常交互的对象。该方法适用于大规模社交网络中，用户最亲密的好友预测。
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公开(公告)号：CN113450232A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110799381.4
申请日：2021-07-15
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的回声壁社交网络结构预测方法，包括：S1、通过Hegselmann‑Krause连续观点动力学模型(HK模型)生成观测信号，其中包括对于网络中每一个节点，生成连续的时间序列信号，信号的取值范围[0,1]；S2、通过Stochastic BlockModel社团结构生成模型(SBM模型)生成网络结构，且步骤S1中的网络结构在此生成，每个节点根据SBM模型隶属于一个社团；S3、构造回声壁效应(Echo chamber)的观点分布和对比的随机(Chaos chamber)观点分布，根据步骤S1的节点属性和S2的网络结构属性，将节点属性按回声壁效应和随机效应分布到网络结构中；S4、构造基于压缩感知的网络结构重构凸优化算法，且针对S1～S3带属性结构的网络，逐一做网络结构重构。根据本发明，通过压缩感知在回声壁社交网络的还原构造，预测社交网络结构。
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公开(公告)号：CN113449508B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110799240.2
申请日：2021-07-15
Applicant: 上海理工大学
IPC: G06F40/205 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于事件链的网络舆情关联推演预测分析方法，包括：将微博博文文本数据根据事件发展提取相关节点事件，通过聚类关联和模式挖掘匹配预测，形成主题演化树和舆情演化概率图；其中，通过ELMO模型对微博训练集语料进行预训练，并向量化微博博文；通过One‑Pass聚类算法合并相似微博数据，得到节点事件集合；通过ActiveLearning进行少标签数据学习，人机交互提高标签质量；通过Seq2Pat发现标签之间转移对数，进而构建马尔科夫链，形成主题树和预测节点事件演化趋势。根据本发明，弥补了复杂舆情事件中子事件的提取、关联、与预测，并充分考虑了专家介入的人机互动标签方法，适用于舆情推演分析定位与精准预测。
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公开(公告)号：CN108629993A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810395917.4
申请日：2018-04-27
Applicant: 上海理工大学
IPC: G08G1/087
Abstract: 本发明提出了一种适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，针对采用公交优先的高饱和交叉口，在其采用绿灯时间延长策略后，对其信号配时进行优化，即对后续的各个流向也采用绿灯延长，使排队长度能在三个周期内恢复到零，减少由于采用绿灯时间延长策略引起的其他非优先车辆的延误增加；该信号配时优化方法以延误增加量最小作为优化目标，考虑排队长度、排队长度恢复到零所需周期数、最小绿灯时间和双环控制等约束条件，建立模型进行优化。该方法可以在交叉口饱和度很高的条件下提供公交信号优先，进行信号配时优化，从而拓展公交信号优先的使用范围，利于公交优先的推广。
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