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公开(公告)号：CN106372072B
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201510427877.3
申请日：2015-07-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/9537 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公布了一种基于位置的移动社会网络用户关系识别方法，基于用户数据构建移动社会网络，通过对用户行为进行特征提取建立因子图模型，再进行模型参数学习和多元关系并行推断，得到用户关系；包括对用户数据进行预处理，获得抽样数据；利用抽样数据提取用户行为特征，包括交互行为特征和空间行为特征；得到用户关系的交互因子、空间因子和团因子；建立因子图模型；针对因子图模型进行参数学习训练；利用训练好的因子图模型通过多元关系并行推断方法进行关系识别，得到用户多元关系。本发明考虑空间位置交互特征、用户周边环境以及家庭和同事关系之间的相互作用，可提高关系识别的准确率。
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公开(公告)号：CN105761492A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610288947.6
申请日：2016-05-04
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G08G1/0125 , G06F17/16
Abstract: 一种基于网络流的大范围高速路网动态配流方法。本发明公布了一种基于网络流的事件条件下大范围高速路网动态配流方法，首先加载路网和事故路段信息，计算瘫痪路网，生成新的路网结构；再根据新的路网结构、路段实时流量和路段组成成分等信息更新实时OD矩阵；然后根据实时OD矩阵迹路段实时流量计算所有收费站限流情况；最后根据实时OD矩阵及路段实时流量计算每个OD对流量的分配方式，由此获得从每个路网节点流向各个路段的最优流量和路网内各路段分配后的最优实时流量。本发明具有可覆盖路网面积大、运算成本低和结果实时性强等优势，在真实路网规模下可高效生成配流方案，解决事件条件下交通流组织问题，满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN105761492B
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201610288947.6
申请日：2016-05-04
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种基于网络流的大范围高速路网动态配流方法。本发明公布了一种基于网络流的事件条件下大范围高速路网动态配流方法，首先加载路网和事故路段信息，计算瘫痪路网，生成新的路网结构；再根据新的路网结构、路段实时流量和路段组成成分等信息更新实时OD矩阵；然后根据实时OD矩阵迹路段实时流量计算所有收费站限流情况；最后根据实时OD矩阵及路段实时流量计算每个OD对流量的分配方式，由此获得从每个路网节点流向各个路段的最优流量和路网内各路段分配后的最优实时流量。本发明具有可覆盖路网面积大、运算成本低和结果实时性强等优势，在真实路网规模下可高效生成配流方案，解决事件条件下交通流组织问题，满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN106372072A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201510427877.3
申请日：2015-07-20
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于位置的移动社会网络用户关系识别方法，基于用户数据构建移动社会网络，通过对用户行为进行特征提取建立因子图模型，再进行模型参数学习和多元关系并行推断，得到用户关系；包括对用户数据进行预处理，获得抽样数据；利用抽样数据提取用户行为特征，包括交互行为特征和空间行为特征；得到用户关系的交互因子、空间因子和团因子；建立因子图模型；针对因子图模型进行参数学习训练；利用训练好的因子图模型通过多元关系并行推断方法进行关系识别，得到用户多元关系。本发明考虑空间位置交互特征、用户周边环境以及家庭和同事关系之间的相互作用，可提高关系识别的准确率。
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