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公开(公告)号：CN115146180A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211068518.X
申请日：2022-09-02
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开一种好友和兴趣点推荐方法及终端，获取用户的位置社交网络数据；根据所述位置社交网络数据构建异质超图，所述异质超图包括用户节点和兴趣点节点；基于所述异质超图使用训练后的异质超图神经网络模型进行向量嵌入表示，得到最终特征向量，所述最终特征向量包括各类节点的最终节点特征向量；基于所述各类节点的最终节点特征向量进行好友推荐和兴趣点推荐，能够更好地表示复杂的语义信息，比如时空信息，并且针对异质超图提出异质超图神经网络模型进行向量嵌入表示，能够更准确地挖掘出其中的信息特征，从而提高好友和兴趣点推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN113821739B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111381988.7
申请日：2021-11-22
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种本地事件检测方法、装置、设备和存储介质，方法包括：实时获取预设地区的推文数据；通过预设的两级分类器，对各推文数据进行两级分类，得到各推文数据的一级标签和二级标签，并根据一级标签和二级标签，获取属于同一事件类别的推文数据；分别获取属于同一事件类别的各推文数据的位置信息；根据推文数据的文本、发布时间和位置信息，对属于同一事件类别的各推文数据进行聚类，得到属于同一事件类别的推文簇；分别生成各推文簇的事件摘要，作为各推文簇对应的本地事件。本发明可保证本地事件检测的实时性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116702891A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310301022.0
申请日：2023-03-20
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06N5/02 , G06N3/0442 , G06N7/01 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开一种基于汽车制造业的故障溯源方法及终端，基于汽车制造过程中各个工厂以及流水线的生产数据构建知识图谱，然后对知识图谱中的图谱节点进行标签标注，得到标注结果，并基于标注结果使用BiLSTM+CRF算法进行实体划分，根据实体划分结果计算每两个实体的相似度，并根据相似度确定故障信息，最后将知识图谱进行拆解，得到三元组，并根据故障信息和三元组使用推荐算法模型对知识图谱进行分析，得到故障节点以及存在故障风险节点，以此能够在知识图谱的基础上，结合文本分析模型和推荐算法模型有效地将故障表现(即故障信息)与故障发生的节点相对应，从而快速且准确地实现故障溯源。
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公开(公告)号：CN115146180B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211068518.X
申请日：2022-09-02
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开一种好友和兴趣点推荐方法及终端，获取用户的位置社交网络数据；根据所述位置社交网络数据构建异质超图，所述异质超图包括用户节点和兴趣点节点；基于所述异质超图使用训练后的异质超图神经网络模型进行向量嵌入表示，得到最终特征向量，所述最终特征向量包括各类节点的最终节点特征向量；基于所述各类节点的最终节点特征向量进行好友推荐和兴趣点推荐，能够更好地表示复杂的语义信息，比如时空信息，并且针对异质超图提出异质超图神经网络模型进行向量嵌入表示，能够更准确地挖掘出其中的信息特征，从而提高好友和兴趣点推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN114579879B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210490518.2
申请日：2022-05-06
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种好友推荐方法、装置、设备和存储介质，方法包括：获取位置社交网络数据，并根据所述位置社交网络数据，构建社交异质多重图，所述社交异质多重图中的节点包括用户节点和兴趣点节点，当两个节点之间存在边时，所述两个节点之间存在至少一种边类型的边；将所述社交异质多重图输入训练好的异质多重图神经网络模型，输出各节点的最终特征向量；分别计算各用户节点的最终特征向量与其他用户节点的最终特征向量之间的相似度，并根据所述相似度进行好友推荐。本发明可很好地体现出位置社交网络不同要素之间复杂的连接关系，便于更加深入地挖掘其中的时空关系信息，从而可提高推荐准确性。
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公开(公告)号：CN114579879A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210490518.2
申请日：2022-05-06
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种好友推荐方法、装置、设备和存储介质，方法包括：获取位置社交网络数据，并根据所述位置社交网络数据，构建社交异质多重图，所述社交异质多重图中的节点包括用户节点和兴趣点节点，当两个节点之间存在边时，所述两个节点之间存在至少一种边类型的边；将所述社交异质多重图输入训练好的异质多重图神经网络模型，输出各节点的最终特征向量；分别计算各用户节点的最终特征向量与其他用户节点的最终特征向量之间的相似度，并根据所述相似度进行好友推荐。本发明可很好地体现出位置社交网络不同要素之间复杂的连接关系，便于更加深入地挖掘其中的时空关系信息，从而可提高推荐准确性。
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公开(公告)号：CN113821739A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111381988.7
申请日：2021-11-22
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种本地事件检测方法、装置、设备和存储介质，方法包括：实时获取预设地区的推文数据；通过预设的两级分类器，对各推文数据进行两级分类，得到各推文数据的一级标签和二级标签，并根据一级标签和二级标签，获取属于同一事件类别的推文数据；分别获取属于同一事件类别的各推文数据的位置信息；根据推文数据的文本、发布时间和位置信息，对属于同一事件类别的各推文数据进行聚类，得到属于同一事件类别的推文簇；分别生成各推文簇的事件摘要，作为各推文簇对应的本地事件。本发明可保证本地事件检测的实时性和准确性。
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