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公开(公告)号：CN114564594B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202210169936.1
申请日：2022-02-23
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/334 , G06F40/289 , G06F18/2415 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双塔模型的知识图谱用户偏好实体召回方法，在传统的双塔模型中添加了优化方法，用于更好的学习用户与物品之间的交互，已训练的双塔模型能用于召回在知识图谱上与用户偏好相关的实体。首先将用户历史记录的物品在知识图谱对应的实体作为起点，沿着边检索到所有的邻居实体。然后通过已经训练好的优化双塔模型对召回到的实体进行筛选。最后以召回到的实体作为新的起点，重复上述操作。最终构成了能够表示用户偏好和潜在偏好的知识图谱。
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公开(公告)号：CN113361270B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202110570274.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/284 , G06F18/23213 , G06F18/22
Abstract: 一种面向服务数据聚类的短文本优化主题模型方法，首先设计一种以BTM主题模型为基础的词对模型，该模型利用词向量筛选词对信息，改善词对主题模型耗时较长的缺点；同时，通过一种基于主题分布信息的概率采样策略，来寻找训练过程中对当前采样主题关联度高的代表词对，并通过调节词对在采样过程中的权重信息，降低噪声问题带来的干扰；之后，将模型训练的得到的文档主题分布作为服务特征向量，利用一种优化的DPC算法(sDPC)，完成对服务描述文档的聚类操作。本发明提高服务聚类精度，解决服务聚类问题中由服务描述文档带来的稀疏性与噪声问题。
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公开(公告)号：CN112836491B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202110097170.6
申请日：2021-01-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/284 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 一种面向NLP基于GSDPMM和主题模型的Mashup服务谱聚类方法，包括以下步骤：第一步：通过GSDPMM方法计算出Mashup服务数量的主题个数；第二步：根据上下文信息和服务标签信息计算单词的语义权重信息从而得到文档‑单词语义权重信息矩阵D；第三步：统计单词共现信息，计算出SPPMI矩阵信息；第四步：基于文档‑单词语义权重信息矩阵D和SPPMI矩阵M，通过分解M得到词嵌入信息矩阵，将上述两种信息进行结合，计算服务的主题信息；第五步：得到的Mashup服务主题特征作为谱聚类的输入进行聚类。本发明融合优化的词嵌入和单词语义权重计算方法来缓解短文本带来的稀疏性问题，找到更优的解集。
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公开(公告)号：CN109255125B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201810939293.8
申请日：2018-08-17
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于改进DBSCAN算法的Web服务聚类方法，所述服务聚类方法包括以下步骤：第一步、计算领域本体中两个概念A和B之间的语义相似度；第二步、结合概念相似度计算方法，给出服务S1与服务S2输入相似度Siminput的计算方法；第三步、结合概念相似度计算方法，给出服务S1与服务S2输出相似度Simoutput的计算方法；第四步、结合求得的服务输入相似度Siminput与服务输出相似度SimOutput计算服务S1与服务S2的功能相似性FunctionalSim(S1,S2)；第五步、结合第四步的服务功能相似性度量方式给出服务聚类算法。本发明实现较好的服务聚类效果，从而缩短服务演化时间。
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公开(公告)号：CN110083350B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201910210739.8
申请日：2019-03-20
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种云计算环境下基于RMAE的微服务自适应演化方法，包括以下步骤：第一步、构建微服务架构下需求交互模型；第二步、给出RMAE框架所需的关键组件模块，特别设计了用于描述微服务的RMAE language，支持系统自适应理解用户需求；第三步、给出RMAE整体架构及运作流程；第四步、将Villegas提出的DYNAMICO参考模型引入RMAE框架，DYNAMICO提供了实现SAS系统所需组件的结构和行为特征；第五步、面向用户需求，进一步给出RMAE框架的路由委派方法；第六步、基于前五步，给出RMAE协作算法。本发明提高软件系统的自适应演化能力，满足动态多样化的用户需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109359289B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201810939188.4
申请日：2018-08-17
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/194 , G06F16/958
Abstract: 一种基于本体的Web服务功能相似性度量方法，所述服务功能相似性度量方法包括以下步骤：第一步、计算领域本体中两个概念A和B之间的语义相似度；第二步、结合第一步的概念相似度计算方法，给出服务S1与服务S2输入相似度Siminput的计算方法；第三步、结合第一步的概念相似度计算方法，给出服务S1与服务S2输出相似度Simoutput的计算方法；第四步、结合第二步与第三步求得的服务输入相似度Siminput与服务输出相似度SimOutput计算服务S1与服务S2的功能相似性FunctionalSim(S1,S2)。本发明能够合理地度量服务间的功能相似性，优化服务聚类效果。
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公开(公告)号：CN110851700B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910914274.4
申请日：2019-09-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F17/18
Abstract: 一种融合属性和语义的概率矩阵分解冷启动推荐方法，首先从数据库中提取用户属性信息、项目属性信息、项目文本信息和用户评分信息，利用线性回归对属性信息和语义信息建模预测潜在特征，并把预测值作为概率分解的先验概率，从而实现将属性信息和语义信息融合到评分矩阵的概率分解中。本发明可以有效地将属性信息和语义信息融入到概率矩阵分解中，解决了推荐系统中普遍存在的冷启动和稀疏性问题，并且有更高的准确度，算法复杂度不高，适用处理大规模数据。
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公开(公告)号：CN112836490A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110097169.3
申请日：2021-01-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/216 , G06K9/62
Abstract: 一种云计算模式中融合词嵌入和非负矩阵分解技术的服务建模方法，包括以下步骤：第一步：统计每个Mashup服务中单词词频信息，即单词出现的次数，构建文档‑词频关系矩阵D；第二步：统计单词共现信息，从而计算出SPPMI矩阵信息；第三步：基于第一步，第二步得到Mashup服务文档单词的词频信息矩阵D，单词的上下文SPPMI矩阵M，通过分解M得到词嵌入信息矩阵，进一步将上述两种信息进行结合，计算服务的主题信息。本发明在模型上能和非负矩阵分解有机的统一，并且通过引入词嵌入信息能缓解Mashup服务特征信息稀疏的问题，从而有效地对Mashup服务进行建模。
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公开(公告)号：CN112836488A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110096324.X
申请日：2021-01-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 一种基于TWE‑NMF模型的Web服务描述文档语义挖掘方法，包括以下步骤：第一步：根据上下文信息和服务标签信息计算单词的语义权重信息从而得到文档‑单词语义权重信息矩阵D；第二步：统计单词共现信息，从而计算出SPPMI矩阵信息；第三步：基于第一步，第二步得到Mashup服务文档单词的词频信息矩阵D，单词的上下文SPPMI矩阵M，通过分解M可以得到词嵌入信息矩阵，进一步将上述两种信息进行结合，计算服务的主题信息。本发明在模型上能和NMF模型有机的统一，并且通过分解SPPMI矩阵引入的词嵌入信息能缓解Mashup服务特征信息稀疏的问题，从而有效地对Mashup服务进行建模。
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公开(公告)号：CN110647626A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910692296.0
申请日：2019-07-30
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于互联网服务域的REST数据服务聚类方法，包括以下步骤：第一步形式化定义；第二步服务特征提取和精简；第三步主题聚类模型构建；第四步相似度计算；第五步服务聚类；第六步数据细胞根据运转规则跟新全局最优对象；第七步系统中的各个组织细胞作为单独的执行单元以并行的结构进化运行，故该系统是并行分布式的。在该系统中，定义一系列的计算步骤为一个计算，可以从包含初始数据细胞对象集的组织细胞开始，在每一个计算中，都意味着有一个或者多个进化规则被作用于当前的数据细胞对象集上，当达到系统的停机约束条件时，系统自动停机，计算结果呈现于系统的外环境中。本发明能更好的得到服务领域的特征性，得到更好的聚类结果。
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