一种基于多模态知识图谱的兴趣点推荐方法及装置

    公开(公告)号:CN117609605A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311516368.9

    申请日:2023-11-13

    Abstract: 本说明书提供一种基于多模态知识图谱的兴趣点推荐方法及装置,获取用户已到达的各历史地点,根据各历史地点,获取与各历史地点关联的图文信息,以所述用户、所述用户已到达的各历史地点以及与各历史地点关联的图文信息为节点,以各节点之间的关系为边,构建多模态知识图谱,将所述多模态知识图谱输入到预测模型,通过所述预测模型提取所述多模态知识图谱中包含的各实体的特征,并通过所述预测模型基于所述各实体的特征,确定所述用户感兴趣的目标地点并推荐给用户。通过这种方法,在考虑用户和地点交互的时序信息的基础上,还考虑了对地点的描述性信息,能够高效、准确地为用户推荐可能感兴趣的地点。

    成绩的预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117764165A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311546843.7

    申请日:2023-11-17

    Abstract: 本公开提供一种成绩的预测方法、装置、电子设备及存储介质,包括:获取目标用户的用户信息,其中所述用户信息包括若干实体信息和所述若干实体信息间的关系信息;基于所述若干实体信息和所述关系信息生成知识图谱;基于所述知识图谱确定所述目标用户的实体向量以及成绩向量;基于所述实体向量以及所述成绩向量对所述目标用户的成绩进行预测,并得到预测结果。本公开中,首先获取了用户的实体信息以及实体间的关系信息,之后基于此实体信息以及关系信息生成了知识图谱,然后又在此知识图谱中确定了用户的实体向量以及成绩向量,最后通过实体向量以及成绩向量,并使用预设的神经网络模型对用户的成绩进行了预测,并得到了预测结果。

    预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117689054A

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311436671.8

    申请日:2023-10-30

    Abstract: 本公开提供一种预测方法、装置、电子设备及存储介质,包括:接收用户输入的相关信息,其中所述相关信息包括用户教育信息;基于所述用户教育信息生成知识图谱;对所述知识图谱进行嵌入处理,并得到嵌入处理后的知识图谱;基于所述嵌入处理后的知识图谱进行升学预测。本公开中,首先获取了用户的教育信息,然后基于用户教育信息生成了知识图谱,之后又对知识图谱进行嵌入处理,得到了嵌入处理后的知识图谱,最后基于嵌入处理后的知识图谱对用户进行了升学预测。

    一种天体数据索引构建方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN119226296B

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202411742057.9

    申请日:2024-11-29

    Abstract: 本说明书公开了一种天体数据索引构建方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的天体数据索引构建方法中,获取观察到的天体的位置信息;根据所述位置信息确定所述天体基于预设中心点的相对位置,作为所述天体的索引位置;按照指定规则对各天体的索引位置进行排序,得到目标序列,并建立每个天体的索引位置在所述目标序列中的顺序与该天体之间的对应关系;以所述目标序列中包含的各索引位置和所述各索引位置在所述目标序列中的顺序为变量进行建模,得到所述顺序和所述索引位置之间的关系函数;根据所述对应关系以及所述关系函数构建天体数据索引。

    一种代码生成方法、装置、介质及设备

    公开(公告)号:CN119847532A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510321770.4

    申请日:2025-03-18

    Abstract: 本申请公开了一种代码生成方法、装置、介质及设备,在接收到包含有用于描述待生成的代码在设定领域中所能实现功能信息的用户指令后,基于用户指令确定生成用户所需代码的各拆解步骤,并基于各拆解步骤从设定领域API库中确定与该用户指令相匹配的候选API的API列表,将API列表中的API与用户指令输入到大语言模型,使得大语言模型生成代码,通过解析生成的代码获得解析出的API,将其与API库中的API比对,更新API列表,以迭代生成代码,将执行代码时出现的错误信息反馈给大语言模型,并根据不同错误类型执行专项检索,以更新API列表,本申请显著增强领域代码生成的可靠性和准确率,为从业人员提供更高质量的编程支持。

    一种天体数据索引构建方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN119226296A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411742057.9

    申请日:2024-11-29

    Abstract: 本说明书公开了一种天体数据索引构建方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的天体数据索引构建方法中,获取观察到的天体的位置信息;根据所述位置信息确定所述天体基于预设中心点的相对位置,作为所述天体的索引位置;按照指定规则对各天体的索引位置进行排序,得到目标序列,并建立每个天体的索引位置在所述目标序列中的顺序与该天体之间的对应关系;以所述目标序列中包含的各索引位置和所述各索引位置在所述目标序列中的顺序为变量进行建模,得到所述顺序和所述索引位置之间的关系函数;根据所述对应关系以及所述关系函数构建天体数据索引。

    测天文光红移的标准数据集和基线模型的构建方法和系统

    公开(公告)号:CN118378091A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410791652.5

    申请日:2024-06-19

    Abstract: 测天文光红移的标准数据集和基线模型的构建方法和系统,其方法包括:收集与测光红移任务相关的天文图像数据,进行数据预处理;计算红移真值并进行归一化处理,将红移数据转换为三元组;选择深度模型,根据分类数量修改模型头部为并行的分类头和回归头,并随机初始化网络参数;对输入样本计算分类损失和回归损失,并使用梯度下降算法更新神经网络模型参数,直至模型在训练集上的损失不再降低;联合建模深度神经网络和贝叶斯神经网络实现红移的不确定性估计;最后将训练好的模型进行部署,完成红移估计任务。本发明针对测光红移估计问题,建立了完整的机器学习数据集和基线模型方法,推进了机器学习方法在天文测光红移问题的应用。

    天文图像形态分类标准数据集和基线模型构建方法与系统

    公开(公告)号:CN118365975A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410799005.9

    申请日:2024-06-20

    Abstract: 天文图像形态分类标准数据集和基线模型构建方法与系统,其方法包括:收集与形态分类任务相关的天文图像数据,设定形态分类问题;针对收集的图像数据和设立的形态分类问题进行粗标注,设计正负样本阈值机制筛选高质量的标注数据并划分训练集和验证集;选择待训练的深度模型,修改模型头部为多个并行的全连接,实现全连接网络与形态分类问题相互对应,随机初始化网络参数;计算每个全连接神经网络的预测值与真值之间的交叉熵之和作为训练损失,并根据梯度下降算法更新网络参数;最后将训练好的模型进行部署,完成形态分类任务。本发明建立了形态分类问题的标准数据集和评价指标,能够同时用于所有的形态分类问题。

    基于图数据库知识增强的可扩展大语言模型调用装置

    公开(公告)号:CN117235220B

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311193554.3

    申请日:2023-09-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于图数据库知识增强的可扩展大语言模型调用方法和装置,交互显示台接受用户问题输入并传递给协调控制器,在协调控制器中基于第一提示模板将用户问题输入翻译为图数据库的图查询语言,将图查询语言输入知识增强器获取背景知识返回协调控制器,在协调控制器中利用背景知识生成第二提示模板,将带有第二提示模板的调用请求输入至模型管理器,通过模型管理器加载相应的大语言模型并生成答案返回协调控制器,再经协调控制器将生成答案转化为自然语言并输出至交互显示台反馈给用户。本发明通过在线服务的方式为用户提供更高效准确的问答服务,具有安全、可靠和便捷的优势。

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