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公开(公告)号：CN118013130B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410410829.2
申请日：2024-04-08
Applicant: 烟台大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明涉及商业领域数据预测推荐技术领域，具体为基于超服务网络的服务推荐方法、系统、设备和存储介质；为解决现有服务网络不能很好的表现出大量服务节点之间关系，影响服务推荐的准确度的问题，该服务推荐方法首先将节点端对端连接的初始服务网络中，每个初始服务节点的边总数，作为初始服务节点关键性顺序，进行基于超边的超服务网络的构建，得到初始超服务网络；然后，通过判断初始超服务网络中的服务节点总数大小，并基于服务节点超边、信誉值和协作次数，选择对初始超服务网络进行优化；最后，根据服务节点超边、信誉值和协作次数计算推荐值后，进行服务推荐；该推荐方法，推荐准确度高，用于商业领域服务推荐中会提高商业内容消费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118013130A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410410829.2
申请日：2024-04-08
Applicant: 烟台大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明涉及商业领域数据预测推荐技术领域，具体为基于超服务网络的服务推荐方法、系统、设备和存储介质；为解决现有服务网络不能很好的表现出大量服务节点之间关系，影响服务推荐的准确度的问题，该服务推荐方法首先将节点端对端连接的初始服务网络中，每个初始服务节点的边总数，作为初始服务节点关键性顺序，进行基于超边的超服务网络的构建，得到初始超服务网络；然后，通过判断初始超服务网络中的服务节点总数大小，并基于服务节点超边、信誉值和协作次数，选择对初始超服务网络进行优化；最后，根据服务节点超边、信誉值和协作次数计算推荐值后，进行服务推荐；该推荐方法，推荐准确度高，用于商业领域服务推荐中会提高商业内容消费。
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公开(公告)号：CN117290433B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311256382.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/26 , G06F16/9536 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体为信息网络与社交网络协同驱动的观点输出方法和系统，该方法中，在信息网络的驱动下，根据强可靠信息集合和弱可靠信息集中的信息特点，计算出当前个体在信息网络影响下的信息网络观点值；并基于信息网络观点值，然后在社交网络的驱动下，根据用户信任集合中个体认知能力和个体间亲密度，计算出当前个体在社交网络中邻居个体影响下的社交网络观点，同时动态更新社交网络，重复以上步骤，直到社交网络中观点值达到稳定状态后，输出对应观点，该方法具有收敛速度快、离散程度低、观点聚合效果显著，观点输出真实度高的优势。
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公开(公告)号：CN116738246B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310692061.8
申请日：2023-06-12
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/10 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于互联网服务技术领域，提供了一种面向服务需求变化的组合服务动态重构方法及系统，针对在组合服务的执行过程中，用户的服务需求随用户所处情景的变化而发生变化，使得构建好的组合服务在运行时无法满足用户变化后的服务需求，从而导致组合服务失效，极大地影响了用户的满意度与服务资源的利用率的问题，首先基于事例链推理方法主动感知用户服务需求的变化；然后，依据服务需求与组件服务间的映射关系，确定服务需求变化后组合服务需要重构的区域；最后，依据重构所需服务的规模，设计了一种组合服务自适应重构策略，从而完成组合服务的动态重构。并通过大量的模拟实验，验证了本文所提方法的有效性。
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公开(公告)号：CN116738246A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310692061.8
申请日：2023-06-12
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/10 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于互联网服务技术领域，提供了一种面向服务需求变化的组合服务动态重构方法及系统，针对在组合服务的执行过程中，用户的服务需求随用户所处情景的变化而发生变化，使得构建好的组合服务在运行时无法满足用户变化后的服务需求，从而导致组合服务失效，极大地影响了用户的满意度与服务资源的利用率的问题，首先基于事例链推理方法主动感知用户服务需求的变化；然后，依据服务需求与组件服务间的映射关系，确定服务需求变化后组合服务需要重构的区域；最后，依据重构所需服务的规模，设计了一种组合服务自适应重构策略，从而完成组合服务的动态重构。并通过大量的模拟实验，验证了本文所提方法的有效性。
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公开(公告)号：CN117290433A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311256382.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/26 , G06F16/9536 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体为信息网络与社交网络协同驱动的观点输出方法和系统，该方法中，在信息网络的驱动下，根据强可靠信息集合和弱可靠信息集中的信息特点，计算出当前个体在信息网络影响下的信息网络观点值；并基于信息网络观点值，然后在社交网络的驱动下，根据用户信任集合中个体认知能力和个体间亲密度，计算出当前个体在社交网络中邻居个体影响下的社交网络观点，同时动态更新社交网络，重复以上步骤，直到社交网络中观点值达到稳定状态后，输出对应观点，该方法具有收敛速度快、离散程度低、观点聚合效果显著，观点输出真实度高的优势。
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