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公开(公告)号：CN119167120B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411670524.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06F16/9535
Abstract: 本发明属于个性化推荐技术领域，公开了一种满足个性化推荐需求的跨尺度聚类方法，其综合考虑数据自身的尺度特征和用户个性化需求，首先通过基于多尺度因子的单链接层次聚类，挖掘数据属性特征的潜在分布规律，实现各属性的尺度划分并构建多尺度信息表；然后结合数据属性尺度的变换体现用户对不同属性的重视程度，在非均匀网格划分的基础上，实现微观和宏观相结合的跨尺度聚类，并依聚类结果获得更加贴近用户需求的个性化推荐方案。本发明不仅考虑了数据自身尺度特征对个性化推荐的影响，而且将用户需求作为个性化推荐的因素之一，其具有严格的理论基础，通用性强、便于灵活运用。
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公开(公告)号：CN119167120A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411670524.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06F16/9535
Abstract: 本发明属于个性化推荐技术领域，公开了一种满足个性化推荐需求的跨尺度聚类方法，其综合考虑数据自身的尺度特征和用户个性化需求，首先通过基于多尺度因子的单链接层次聚类，挖掘数据属性特征的潜在分布规律，实现各属性的尺度划分并构建多尺度信息表；然后结合数据属性尺度的变换体现用户对不同属性的重视程度，在非均匀网格划分的基础上，实现微观和宏观相结合的跨尺度聚类，并依聚类结果获得更加贴近用户需求的个性化推荐方案。本发明不仅考虑了数据自身尺度特征对个性化推荐的影响，而且将用户需求作为个性化推荐的因素之一，其具有严格的理论基础，通用性强、便于灵活运用。
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公开(公告)号：CN119248948A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411276167.0
申请日：2024-09-12
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/58 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/096 , G06N3/088 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于多模态信息检索领域，公开了深度语义引导的无监督多模态哈希检索方法，其教师模型采用VLP模型提供的强大模态交互信息，构建了一个相似矩阵和一个图卷积神经网络，弥补了实值空间和汉明空间之间的语义差距；采用知识蒸馏的方式将教师模型中丰富语义信息传递给学生模型，对学生模型进行优化，从而促进小型模型的高效学习；学生模型在继承教师模型的优点的同时，避免了大规模模型的超参数调整压力，从而更适用于实际应用中的大规模数据场景。设计汉明距离优化策略，确保在实值空间中的复杂语义关系在汉明空间中得到合理的量化和表达，避免实值空间到汉明空间的过度压缩。
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公开(公告)号：CN119149793A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411175702.3
申请日：2024-08-26
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/901 , G06F16/41 , G06F16/435 , G06F18/213 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于多模态信息检索领域，公开了基于语义增强的在线多模态相似性检索方法及系统，通过对获取的多模态流数据集均等分组，得到若干批次的多媒体数据块，模拟在线多媒体数据流；构造全局目标优化函数，进行哈希码学习保存，并学习多媒体流数据投影到哈希码的哈希函数；利用哈希函数对查询样本进行解算得到查询二进制码，并将其与数据集中的哈希码进行海明距离解算，得到待检索样本对应的多模态检索结果。当大量流媒体数据动态融入数据库时，本发明能够有效降低模型学习时间复杂度和提高哈希码的判别能力，同时能够有效地解决离散二元约束问题以及在哈希码学习过程中保留更多的语义信息，实现快速精准的在线多模态语义相似性检索。
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