公开(公告)号：CN110232153A

公开(公告)日：2019-09-13

申请号：CN201910454275.5

申请日：2019-05-29

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 佘焕波 ,  田翔

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于内容的跨领域推荐方法，包括以下步骤：步骤S1：得到用户兴趣词表；步骤S2：采用源领域的用户行为序列中项目的文本信息作为源领域训练数据，采用目标领域中每个项目的文本信息作为目标领域训练数据；步骤S3：构建内容语义编码网络模型；步骤S4：利用步骤S3训练好的内容语义编码网络模型对源领域的用户行为和目标领域的项目进行内容语义编码，得到用户行为兴趣向量和项目语义向量；步骤S5：对每个用户，利用其兴趣向量与项目语义向量计算相似度，并得到k个最相似的项目作为推荐项目。本发明能够基于源领域用户行为序列中的项目的文本信息编码出用户兴趣向量，并与目标领域的项目进行匹配，进而实现跨领域的推荐。

公开(公告)号：CN109993076A

公开(公告)日：2019-07-09

申请号：CN201910202293.4

申请日：2019-03-18

Applicant: 华南理工大学 ,  中山大学附属第一医院 ,  佛山市百步梯医疗科技有限公司

Inventor： 佘焕波 ,  田翔 ,  张亚东

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的白鼠行为分类方法，包括以下步骤：步骤S1：采集白鼠的行为视频数据并进行预处理，作为训练数据；步骤S2：构建深度卷积神经网络模型；步骤S3：利用训练数据对深度卷积神经网络模型进行训练；步骤S4：利用训练好的深度卷积神经网络模型对录制好的白鼠行为视频进行分类。本发明基于深度学习的白鼠行为分类方法，相比其他基于深度学习的行为分类方法，可更好地提取白鼠动作时序信息，从而提高了白鼠行为分类的准确率。