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公开(公告)号：CN113888252B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202111003703.6
申请日：2021-08-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开了一种基于用户对食品安全等级评分值和食品相似度的推荐方法，包括步骤：1)获取用户对食品的评分数据；2)计算出每一条评分数据的评分权重。3)将评分数据和评分权重输入到机器学习模型中进行参数训练。4)参数训练完成后，得到一个食品相似度矩阵，最终通过用户的评分数据和食品相似度矩阵计算并生成用户的食品推荐列表，实现将食品推荐给用户。本发明在训练出一个机器学习模型的同时结合使用了基于邻域的协同过滤方法，从用户对食品的评分数据中学习出食品的相似度矩阵，考虑评分数据时间顺序的同时将稀疏性引入相似度矩阵，使其能够有效地生成推荐。
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公开(公告)号：CN117218379A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311030798.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16H80/00 , G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种猪只跟踪与检测健康状态的方法，包括：S1、获取猪只的初始图像并处理，得到带有标注框的猪只图像数据，再对猪只图像数据进行数据增强处理后划分训练集、验证集和测试集；S2、将训练集和验证集输入改进YOLOv5网络进行训练和验证，得到一个能够自动对图像中的猪只进行目标检测和行为检测的最优网络；S3、将测试集输入到最优网络中，得到带有检测信息的猪只视频，再将其输入到改进OCSort多目标跟踪算法中；S4、在跟踪过程中会获得一系列的猪只行走、饮食和躺卧信息作为跟踪结果，对跟踪结果进行健康判断，最终实现猪只的实时健康检测。本发明提高了猪只识别跟踪过程中识别率和跟踪效果，并且能够检测猪只健康状态，具有一定的实用性。
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公开(公告)号：CN117196763A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311025453.5
申请日：2023-08-15
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于时序感知自注意力和对比学习的商品序列推荐方法，包括：1)数据预处理，将用户历史数据组织成用户行为序列；2)构建一个基于时序感知自注意力和对比学习的序列推荐模型，包括一个改进Transformer的序列推荐器和一个对比学习模块，对模型进行训练；3)将用户历史行为序列数据输入到训练好的模型中，根据模型生成的预测分数对用户下一个购买的商品进行推荐。本发明在自注意力机制中引入真实的时间间隔信息，并通过解耦的时序感知多头自注意力的计算，增强模型捕获复杂序列依赖的能力；同时引入对比学习，在数据稀疏及噪音偏差问题下，仍可完整建模出用户偏好关系，提升商品推荐的效果。
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公开(公告)号：CN113888252A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111003703.6
申请日：2021-08-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种基于用户对食品安全等级评分值和食品相似度的推荐方法，包括步骤：1)获取用户对食品的评分数据；2)计算出每一条评分数据的评分权重。3)将评分数据和评分权重输入到机器学习模型中进行参数训练。4)参数训练完成后，得到一个食品相似度矩阵，最终通过用户的评分数据和食品相似度矩阵计算并生成用户的食品推荐列表，实现将食品推荐给用户。本发明在训练出一个机器学习模型的同时结合使用了基于邻域的协同过滤方法，从用户对食品的评分数据中学习出食品的相似度矩阵，考虑评分数据时间顺序的同时将稀疏性引入相似度矩阵，使其能够有效地生成推荐。
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