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公开(公告)号：CN113970046A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111232819.7
申请日：2021-10-22
Applicant: 宿州学院
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机高清人脸识别智能集成设备，包括动力罩和摄像组件，所述摄像组件上设置有主摄像头以及广角镜头，所述主摄像头上设置有调焦镜头；所述动力罩通过微调组件连接有安装板，所述摄像组件固定安装在安装板上，所述安装板的上表面转动连接有伸缩杆，所述伸缩杆远离安装板的一端与调焦镜头转动连接。优点在于：在需要进行转向时外界的动力装置直接驱动输入齿轮转动，输入齿轮通过变速箱将动力传递至中间轴，所述中间轴带动其上的输入齿轮转动，输入齿轮通过啮合作用带动输出齿轮转动，从而带动输出轴以及其上的球套转动，从而调节摄像组件的朝向。
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公开(公告)号：CN113240535A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110519501.0
申请日：2021-05-13
Applicant: 宿州学院
Abstract: 本发明提供了社交网络社区结构对信息传播影响的分析方法及系统，所述分析方法基于零模型，包括以下步骤：构建信息传播树；应用信息传播树零模型，生成信息传播树随机化副本；分别实现信息传播树和信息传播树随机化副本的社区发现；扩展重要性剖面对信息传播树和信息传播树随机化副本的社区进行度量，进而实现社区结构对信息传播影响的分析。本发明技术方案以在线社交网络中的具体信息的传播为研究对象，探究了社区在信息传播中的作用。
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公开(公告)号：CN109684561B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201811578531.3
申请日：2018-12-24
Applicant: 宿州学院
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了基于用户签到行为变化的深层语义分析的兴趣点推荐方法，涉及用户行为分析技术领域，本发明首先使用高斯核密度估计把用户签到区域分为本地区域和异地区域，依据用户签到行为所处的位置，提出一种用户签到行为兴趣变化方法，构建基于矩阵分解的LDSSCS模型，然后对用户的签到行为进行深层语义分析研究。本发明基于用户的位置变化，不仅能够为用户推荐最可能感兴趣的地点，提高用户的生活质量，而且能够为商家发掘潜在客户，增加商业利益，为基于位置的社交网络下的兴趣点推荐提供支持，促进移动应用和服务领域的进一步发展。
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公开(公告)号：CN109460520B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910053468.X
申请日：2019-01-21
Applicant: 宿州学院
IPC: G06F16/9537 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了基于地理‑社会关系与深隐式兴趣挖掘的兴趣点推荐方法，涉及互联网技术领域，在用户当前可达区域下，基于用户链接关系、用户共同签到行为和用户隐式兴趣主题相似度建立了深层潜在地理‑社会关系兴趣点推荐模型DDR‑PR，在用户可达区域下，用户链接关系和用户共同签到行为关系被聚合为双地理‑社会关系，并使用所提出的RTU‑TCP方法挖掘出用户深隐式兴趣主题相似关系。把用户之间的双地理‑社会关系和深层隐式兴趣主题相似关系作为DDR‑PR模型的正则化项来提升兴趣点推荐方法的性能，从对比实验结果可以看出，DDR‑PR模型在两个真实数据集上优于其它基准推荐方法。
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公开(公告)号：CN112102671A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011153947.8
申请日：2020-10-26
Applicant: 宿州学院
Abstract: 本发明公开了一种智能化的英语辅助学习装置，包括显示器终端，所述显示器终端底部的中心位置连接有支撑座，所述支撑座的底部固定连接有底座，所述支撑座的侧面开设有滑动槽，所述滑动槽的内侧壁滑动连接有滑动块，所述滑动块的侧面固定连接有转动轴，所述转动轴的外侧壁转动套接有连接杆，所述连接杆呈L型设置，所述连接杆远离滑动块的一端与显示器终端的背面固定连接，所述支撑座的侧面固定连接有固定凸块，所述连接杆的侧面开设有弧形导向槽。本发明，通过智能化的英语辅助学习系统的设置，即通过显示器终端上控制系统之间的配合工作，实现了学生在网上自主学习，该学习过程寓教于乐，自主学习，使学生的英文学习效率有效提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109508428A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201910053067.4
申请日：2019-01-21
Applicant: 宿州学院
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了基于兴趣点真流行度与隐式信任挖掘的兴趣点推荐方法，涉及互联网技术领域，针对用户兴趣在时间上呈周期变化的特性，把用户在兴趣点上的签到行为按固定的时间段进行划分，在每一时间段，挖掘真正流行的兴趣点和双隐式信任机制(对相似类别专家的隐式信任和对潜在朋友的隐式信任)对周期兴趣点推荐的影响。在Foursquare数据集和Gowalla数据集上验证TpCsSce-PPR模型的性能，实验结果显示TpCsSce-PPR模型在MAE和RMSE评价指标上优于所选择的基准推荐方法。
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公开(公告)号：CN107609786A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710883112.X
申请日：2017-09-26
Applicant: 宿州学院
Abstract: 本发明公开了一种在线社会网络下构建用户行为偏好变化模型的方法。该方法包括：在所搭建的Hadoop并行分布式处理环境下，用户的兴趣主题信息经过Map-Reduce过程处理后，采用对称KL散度计算用户兴趣主题的漂移概率，确定用户兴趣变化点；挖掘用户所具有的长期兴趣和短期兴趣；挖掘每个兴趣所具有的权重；根据用户的长期兴趣、短期兴趣以及每个兴趣所具有的权重，确定用户行为偏好变化模型。本发明研究用户在线社会网络下的行为偏好变化，了解用户在不同时空情景下的个性化偏好，并根据当前时刻的情景信息和用户自身兴趣，从浩瀚的在线社会网络环境中发现用户真正感兴趣的信息资源，满足用户对信息的个性化需求，切实地提升用户体验。
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公开(公告)号：CN113240086A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110519504.4
申请日：2021-05-13
Applicant: 宿州学院
Abstract: 本发明提供了一种复杂网络链接预测方法，所述方法基于边卷积，包括以下步骤：设计边卷积运算，构建边卷积层；堆叠边卷积层，构建学习链接表示的图神经网络，更新并学习连边表示；从学习的连边表示中抽取出关联节点的表示，并对关联节点的表示进行链接预测。本发明充分利用GNN端到端学习优势和GNN本质上聚合了邻居节点的表示，提出新的边卷积神经网络学习复杂网络中边的嵌入，并将链接预测问题转化为链接分类问题，实现链接预测的研究成果与图上的深度学习技术深度融合。
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公开(公告)号：CN109508428B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910053067.4
申请日：2019-01-21
Applicant: 宿州学院
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了基于兴趣点真流行度与隐式信任挖掘的兴趣点推荐方法，涉及互联网技术领域，针对用户兴趣在时间上呈周期变化的特性，把用户在兴趣点上的签到行为按固定的时间段进行划分，在每一时间段，挖掘真正流行的兴趣点和双隐式信任机制(对相似类别专家的隐式信任和对潜在朋友的隐式信任)对周期兴趣点推荐的影响。在Foursquare数据集和Gowalla数据集上验证TpCsSce‑PPR模型的性能，实验结果显示TpCsSce‑PPR模型在MAE和RMSE评价指标上优于所选择的基准推荐方法。
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公开(公告)号：CN107562947A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710883100.7
申请日：2017-09-26
Applicant: 宿州学院
Abstract: 本发明公开了一种移动时空感知下动态即时推荐服务模型建立方法。该方法包括：对所采集的移动用户情景日志数据集进行预处理；采用CIT-LDA主题模型，抽取每个时间片下的移动时空感知信息和用户行为偏好变化信息进行语义建模；采用对称KL散度计算用户兴趣主题的漂移概率，确定用户兴趣变化点；将用户兴趣子主题漂移轨迹的演化分为三种类型；根据用户的长期兴趣、短期兴趣以及每个兴趣所具有的权重，确定用户行为偏好模型；确定基于Top-K的个性化动态即时推荐服务模型。本发明在Hadoop并行分布式计算环境下，使用CIT-LDA主题模型、构建用户行为偏好变化的模型和基于Top-K的个性化推荐方法对移动互联下基于情景感知和用户兴趣变化的个性化推荐服务进行探索性研究。
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