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公开(公告)号：CN118822680A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410873198.8
申请日：2024-07-01
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种兴趣得分预测方法、装置、存储介质及程序产品，所述兴趣得分预测方法包括根据目标用户所对应的历史交互行为提取所述目标用户所对应的初始兴趣表示；根据所述历史交互行为提取所述目标用户所对应的目标特征级信息；将所述初始兴趣表示和所述目标特征级信息进行融合，以获得所述目标用户所对应的目标兴趣表示；根据所述初始兴趣表示、所述候选特征级信息和所述目标兴趣表示预测候选对象的兴趣得分。本发明提供的兴趣得分预测方法，将目标用户的项目级兴趣表示与特征级兴趣表示相融合得到的目标兴趣表示，可以充分反应用户的真实兴趣，可以准确预测目标用户对候选对象的兴趣程度。
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公开(公告)号：CN112069151B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202010919393.1
申请日：2020-09-04
IPC: G06F16/21 , G06F16/2453
Abstract: 本发明提供一种基于二分图及学习迁移算法的任务管理方案生成方法，包括如下步骤：提供用户数据集，所述用户数据集包括任务数据集、时间片数据集及用户历史记录集；提供第一数据处理模组，分别对所述任务数据集的任务数据阶段性划分及对所述时间数据集的时间数据周期性划分；提供第二数据处理模组，依据用户历史认知过程将所述历史数据集的用户历史效率、用户历史任务层级划分；量化所述第二数据处理模组的处理结果，反映用户特征；依据量化的用户特征构建用户个性化效率曲线；构建双边动态加权二分图；采用迁移学习匹配算法生成任务管理方案。本发明的任务管理方案生成方法提高用户的任务管理效率和执行效果。同时，本发明还提供一种针对上述任务管理方案生成方法的任务管理生成系统及执行上述方法的计算机可读存储介质、电子设备。
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公开(公告)号：CN111581529B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010376592.2
申请日：2020-05-07
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提出了一种结合学生适合度和课程搭配度的课程推荐方法及装置，涉及计算机数据处理技术领域，该在线课程搭配推荐方法包括：获取在线课程学习平台的用户数据和课程数据；计算目标用户对于不同课程的选择的可能性值；根据课程的可能性值大小进行排序，并选取可能性最大的前d个课程，以生成课程推荐的第一子推荐列表C1；对用户u所选课程类别进行统计分析，对专业课程和其它课程分别选取搭配度高的课程，综合构建第二子推荐列表C2；将第一子推荐列表C1和第二子推荐列表C2融合，以生成最终推荐结果。该在线课程搭配推荐方法兼顾了用户与课程之间的选择合适度以及课程之间的可搭配性，提高了推荐课程的准确性，更好地满足了用户的学习需求。
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公开(公告)号：CN114491254A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210081389.1
申请日：2022-01-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06Q50/20
Abstract: 本申请提供一种知识点推荐方法及相关设备，综合考虑到了用户对知识点的偏好以及用户对知识点的认知状态，进而向用户推荐更适合用户学习水平和符合用户偏好的知识点。该方法包括：确定目标用户所对应的用户嵌入向量、N个知识点所对应的知识点嵌入向量以及M个练习问题所对应的练习问题嵌入向量；根据用户嵌入向量以及知识点嵌入向量确定目标用户对N个知识点中每个知识点的兴趣偏好；根据用户嵌入向量以及练习问题嵌入向量确定目标用户对N个知识点中每个知识点的认知状态；根据每个知识点的兴趣偏好以及每个知识点的认知状态确定N个知识点中每个知识点所对应的知识点推荐度；根据所述N个知识点中每个知识点所对应的知识点推荐度向所述目标用户推荐知识点。
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公开(公告)号：CN114358961A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111613220.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q50/00 , G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 本申请提供一种考虑群体共识的竞争影响力传播最大化方法及相关设备，可以为社交网络实现更好的影响力传播效果。该方法包括：将从社交网络中选取的K个初始节点进行激活，得到正向节点集合；若目标群体满足群体激活条件，则通过正向影响或竞争影响对目标群体进行激活；若社交网络中存在未激活且不处于已激活群体中的目标节点，且目标节点满足节点激活条件，则通过正向影响或竞争影响对目标节点进行激活；将被正向影响所激活的节点添加至正向节点集合以及被竞争影响所激活的节点添加至竞争节点集合；基于添加节点后的正向节点集合和竞争节点集合对社交网络中未激活的节点进行激活，直至达到终止条件得到正向最终集合。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN113919906A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111171867.X
申请日：2021-10-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请提供一种商品评论数据的推荐方法及相关设备，可以筛选出质量更高的评论，进而向用户推荐质量更高的评论。该方法包括：对目标商品所对应的目标评论进行预处理，得到所述目标评论所对应的词向量和方面表示向量；将所述词向量和所述方面表示向量串联后输入方面情感分析模型，得到所述目标评论所对应的方面情感得分；将所述方面情感得分和所述目标评论进行串联，得到目标数据；确定所述目标评论所对应的用户行为数据，其中，所述用户行为数据为所述目标评论所对应用户的行为数据；将所述目标数据和所述用户行为数据输入真假评论分析模型，得到所述目标评论的重构概率；根据所述目标评论的重构概率将所述目标评论向所述用户进行推送。
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公开(公告)号：CN111083105B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201911070467.2
申请日：2019-11-05
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的云数据持有性验证方法及系统，方法包括：区块链包括数据持有者US、存储服务提供商C；数据验证过程包括：SS1.数据持有者US将需要存储的待存数据块通过非区块链通道发送给存储服务提供商C；SS2.所述数据持有者US和所述存储服务提供商C分别以预设的第一参数为哈希参数，对所述待存数据块按照预设的哈希算法计算得到的散列值，分别记为第一散列值和第二散列值；SS3.所述存储服务提供商C通过所述区块链通道对所述第一散列值和所述第二散列值进行一致性验证，所述第一散列值和所述第二散列值相等时存储所述待存数据块，并将所述待存数据块的散列值发布到区块链。具有可靠、安全等优点。
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公开(公告)号：CN110162716B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910421573.4
申请日：2019-05-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于社区检索的影响力社区搜索方法，通过启发式方法设置权重的初始阈值对网络进行筛选生成子图从而减小其规模达到减少计算成本的目的；在子图的基础上通过生成树判断关键节点的连通性，从而统计社区数量；对于不满足查询条件的阈值，对其进行增量迭代直至其满足查询条件；最后根据查询条件渐进的输出影响力最大社区，避免了重复的枚举社区数目。本发明弥补了现有社区检索技术方面的不足，但保留了其优势，使得社区检索技术变得完美：第一，通过渐进的输出结果有效地减少了重复计算，节省了计算成本；第二，充分考虑了相同权重节点对社区检索的影响，在不影响其检索性能的同时打破了权重的限制条件，扩大了其使用范围。
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公开(公告)号：CN108984711B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201810742778.8
申请日：2018-07-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于分层嵌入的个性化APP推荐方法，主要采用用户细粒度分层、APP细粒度分层、用户‑APP层间匹配等策略，来提升APP推荐的效率和准确性，给用户推荐最符合其个性化需求的APP。细粒度分层策略可以缩小用户群组大小和感兴趣APP的范围，因此能够更高效准确地预测用户的需求和进行个性化推荐；另外，分层信息相对稳定，适用于数据动态更新的APP推荐场景。本专利成果能够为智能手机用户提供良好的用户体验；为APP应用市场提升服务效率和质量；为APP开发者更快更好地推广自己的APP提供方便。
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