公开(公告)号：CN116881548A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310709833.4

申请日：2023-06-15

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 宋洪涛 ,  肖世桐 ,  陈睿 ,  韩启龙 ,  刘鹏

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06F16/335 ,  G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

Abstract: 代理感知的跨域序列推荐方法、设备、介质和产品，属于信息处理技术领域，解决跨域序列推荐存在局限性而导致推荐准确度低问题。本发明的方法包括：使用代理编码器模块对每个物品的文本描述进行编码，以获得一个更普遍的表征，该表征用于跨域序列，通过揭示更高层次的语义互连来传递跨域共享信息；设计了一个时间间隔感知的注意力编码器模块，其中任何两个物品之间的顺序次序和相对时间间隔都被利用；为了更好地理解跨域序列中不同领域的物品之间的相关性，提出了一个对比学习的辅助任务模块，以加强对跨域序列的表述。本发明适用于处理信息过载问题，捕获用户动态偏好。

公开(公告)号：CN111814956B

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202010581735.3

申请日：2020-06-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 韩启龙 ,  门瑞 ,  陈睿 ,  宋洪涛 ,  张可佳 ,  李洪坤 ,  张育怀 ,  李一豪 ,  肖世桐 ,  李佳航

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G01N33/00

Abstract: 本发明提出一种基于多维度二次特征提取的多任务学习的空气质量预测方法，所述方法包括获取数据、数据预处理、选取污染物、建立多维度二次特征提取的卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型、建立多维度二次特征提取的多任务学习模型和验证步骤。本发明针对传统时空数据建模时仅考虑时间内部相关性和空间内部相关性，未考虑到时空之间的相关性的问题。本发明从空间、时间和时空三个角度考虑与污染物值相关的影响信息，通过多任务学习对多个时间、空间任务间的相互影响的学习来降低预测偏差，使得时间、空间模型的预测精度更准确。

公开(公告)号：CN111814956A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010581735.3

申请日：2020-06-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 韩启龙 ,  门瑞 ,  陈睿 ,  宋洪涛 ,  张可佳 ,  李洪坤 ,  张育怀 ,  李一豪 ,  肖世桐 ,  李佳航

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G01N33/00

Abstract: 本发明提出一种基于多维度二次特征提取的多任务学习的空气质量预测方法，所述方法包括获取数据、数据预处理、选取污染物、建立多维度二次特征提取的卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型、建立多维度二次特征提取的多任务学习模型和验证步骤。本发明针对传统时空数据建模时仅考虑时间内部相关性和空间内部相关性，未考虑到时空之间的相关性的问题。本发明从空间、时间和时空三个角度考虑与污染物值相关的影响信息，通过多任务学习对多个时间、空间任务间的相互影响的学习来降低预测偏差，使得时间、空间模型的预测精度更准确。