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公开(公告)号：CN117407711B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202311340148.5
申请日：2023-10-17
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征、地理语义及驾驶状态的车辆轨迹预测方法，首先基于兴趣点数据集与语义主题提取算法，得到各轨迹起始点及途径轨迹点的位置语义；其次，从轨迹起始点的时间戳中获取出发时间，并采用启发式循环编码对其进行处理，得到日期时间等多层次出发时间语义；接着，提取驾驶状态特征，并与轨迹点经纬度、位置语义及出发时间语义拼接为输入特征序列；然后，构建目的地预测模型，利用Transformer位置编码学习输入特征序列中的上下文依赖关系，引入时间注意力机制捕获出行关键特征，得到出行活动隐藏状态序列，并通过多层全连接残差网络将其映射为预测目的地坐标。本发明的方法能够大幅提高车辆轨迹目的地预测的精度。
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公开(公告)号：CN117194740A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311473576.5
申请日：2023-11-08
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/9032 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了基于引导式迭代反馈的地理信息检索意图更新方法和系统，包括：1）建立意图置信度的评价机制以衡量当前意图的可靠程度；2）建立候选样本与潜在意图之间的语义相似度与距离计算方案；3）结合意图置信度构建候选样本选择策略，筛选高价值样本供用户下轮相关反馈；4）通过迭代反馈中样本总编码长度压缩率与子意图覆盖率的变化，检测上轮意图的偏移情况；5）结合本轮反馈样本增量更新上轮候选子意图，基于最小描述长度准则搜索编码长度最短的最优意图；6）计算意图置信度，若满足要求，终止迭代，输出最优意图；否则，跳转至步骤2）进行下轮迭代。本发明可以更准确地理解用户检索需求，提升地理信息资源共享与发现的服务品质。
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公开(公告)号：CN115761287A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211368794.8
申请日：2022-11-03
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种图聚类方法，包括：提取所有图像的多种图像特征降维到低维空间并进行拼接，将所有图像划分为内部点、边界点；计算所有内部点的距离矩阵，并将距离矩阵转化为权重矩阵；构建所有内部点的最大生成树并根据最大生成树构建路径相似度矩阵；根据相似度矩阵计算度矩阵和拉普拉斯矩阵；将所有内部点按照度的大小进行降序排列，将未被赋予簇标签的点逐个加入到簇中并计算该点的MeanCut值；若MeanCut的值较之前降低，则遍历下一个点；否则，拒绝当前点加入到簇中；从头遍历未赋予簇标签的点，生成下一个簇，直到所有内部点被赋予簇标签；对于每个边界点，将距离最近的内部点标签赋予它，生成最终的聚类结果。本发明能够提高图像聚类精度和效率。
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公开(公告)号：CN114385933B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210280298.0
申请日：2022-03-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/9537 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种顾及语义的地理信息资源检索意图识别方法，包括：1）构建面向地理信息资源检索的意图维度树，并定义意图的形式化表达模型；2）基于相关反馈技术获取反馈样本集合，并计算样本增强系数；3）基于最小描述长度准则设计优化目标函数；4）采用样本随机合并策略生成候选子意图；5）使用贪心算法，调用步骤4）搜索反馈样本编码长度最小的意图，并基于正样本覆盖比例阈值过滤无效子意图，生成意图识别结果；6）基于多次反馈迭代更新意图。本发明利用反馈样本内容语义标签的概念层次关系进行意图识别，并滤除样本中的噪声，具有较高的意图识别准确度及噪声容忍度，可推广应用于各类地理信息门户，提升地理信息共享的服务品质。
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公开(公告)号：CN110765130A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910912399.3
申请日：2019-09-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种分布式环境下基于Ripley’s K函数的时空POI数据点模式分析方法，首先配置面向时空对象与时空索引的定制序列化器，然后，建立时空KDB树，对观测点进行数据重分区，接着构建局部时空R树索引，构造一系列点对；接着对于每个点对，在双层缓存中查找与点对对应的时空权重；然后计算观测点对应的不同时空距离阈值下时空Ripley’s K函数计算结果；然后基于观测点生成模拟点，得到模拟点对应的不同时空距离阈值下的时空Ripley’s K函数计算结果；再获得时空Ripley’s K函数模拟的上下界；最后，根据时空Ripley’s K函数模拟的上下界，获得最终的数据分布输出结果。本发明的方法可以大大提高时空POI数据点模式分析的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110704624A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910942287.2
申请日：2019-09-30
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/387 , G06F16/34 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种地理信息服务元数据文本多层级多标签分类方法，包括：1)获取地理信息服务元数据文本集进行文本预处理，将每条数据样本划分为文本特征词组合；2)设定一级分类目录，生成与分类类别语义关联的典型词词表；3)根据典型词词表对文本特征词进行筛选；4)选取ML-KNN作为协同训练的一个基模型；5)建立主题预测模型ML-CSW作为协同训练的另一基模型；6)设计协同机制，为元数据文本匹配多标签主题，作为一级粗粒度主题分类结果；7)选取某一分类标签对应的元数据文本，得到不同级别的细粒度主题类别目录。本发明方法考虑地理信息服务元数据的领域特色和文本语义，仅依赖少量的标记数据样本且分类结果相比传统多标签分类方法整体表现更好。
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公开(公告)号：CN117633254B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410111181.9
申请日：2024-01-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/387 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的地图检索用户画像构建方法和系统，方法：S1、结合用户地图检索需求，设计面向地图检索的知识图谱逻辑框架；S2、基于用户相关反馈数据，构建包含用户交互行为的协作知识图谱；S3、与第三方地理语义知识库进行融合，得到领域知识扩展的用户地图检索知识图谱；S4、基于用户在地图检索系统中的行为概括用户画像特征，定义地图检索用户画像的描述维度；S5、根据用户地图检索知识图谱中信息间的关联关系及实体的分布特点，制定推理规则，得到描述维度的取值，即用户画像；S6、对不同场景的用户画像模型进行准确性验证。本发明为地理信息门户的用户意图识别、个性化资源发现与推荐算法等提供可解释依据。
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公开(公告)号：CN117194740B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311473576.5
申请日：2023-11-08
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/9032 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了基于引导式迭代反馈的地理信息检索意图更新方法和系统，包括：1）建立意图置信度的评价机制以衡量当前意图的可靠程度；2）建立候选样本与潜在意图之间的语义相似度与距离计算方案；3）结合意图置信度构建候选样本选择策略，筛选高价值样本供用户下轮相关反馈；4）通过迭代反馈中样本总编码长度压缩率与子意图覆盖率的变化，检测上轮意图的偏移情况；5）结合本轮反馈样本增量更新上轮候选子意图，基于最小描述长度准则搜索编码长度最短的最优意图；6）计算意图置信度，若满足要求，终止迭代，输出最优意图；否则，跳转至步骤2）进行下轮迭代。本发明可以更准确地理解用户检索需求，提升地理信息资源共享与发现的服务品质。
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公开(公告)号：CN115422317B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211372937.2
申请日：2022-11-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种语义标签约束的地理信息检索意图形式化表达方法，主要步骤包括：1）结合用户检索需求及认知习惯，概括和抽象地理信息资源检索意图的基本组成要素及其逻辑关系，构建“意图‑子意图‑维度分量”多维多层次的检索意图模型，其中维度分量由维度标识符、关系及正、负标签组成；2）结合相关元数据规范构建地理信息资源检索意图维度树，为意图描述提供参考；3）基于地理本体扩展意图维度分量，对意图进行语义化描述。本发明的检索意图形式化表达方法旨在建立地理信息资源检索意图的统一描述机制，为意图传递与识别提供表示模型，以满足检索需求复杂且表达受限情景下资源精准发现的需求。
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公开(公告)号：CN115658809A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211265216.1
申请日：2022-10-17
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/182 , G06F18/23213 , G06F16/13
Abstract: 本发明公开了一种基于局部方向中心性的数据分布式聚类方法及装置，其中的方法包括以下步骤：S1、在分布式集群环境中提交算法任务所需参数，读取待聚类数据；S2、基于完整数据构建优先搜索K‑means树全局索引，并共享索引变量至集群各工作节点；S3、结合数据采样和Hilbert曲线分区方法对完整数据进行划分；S4、在各工作节点上并行执行CDC局部聚类；S5、根据局部类簇的最大可达距离进行分区间类簇合并，生成完整的类簇；S6、将聚类结果输出到分布式文件系统中。本发明方法从算法流程优化与并行处理优化两个角度对CDC聚类算法进行分布式优化与加速，旨在提高CDC算法的计算效率，为该算法在海量数据挖掘、机器学习任务中的应用提供一种可行的优化方案。
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