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公开(公告)号：CN105912727B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610329748.5
申请日：2016-05-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种在线社交网络标注系统中的快速推荐方法，属于个性化推荐，数据挖掘领域。解决了传统算法或片面追求高准确率而忽略计算成本，或片面追求模型简单，计算迅速而忽略准确率和个性化的问题。本发明不需迭代到收敛的粗聚类算法其本质上是快速根据用户相似度指标将用户分成簇的过程，而基于用户的协同过滤推荐算法也是根据用户之间的相似度进行推荐，所以本发明可以保证高准确率和个性化；从而在保证准确率和个性化的前提下减少了计算的时间开销；在保证推荐系统中推荐算法准确性和个性化的基础上，降低了系统时间开销，同时具有高准确性，高个性化和低系统时间开销的特点。
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公开(公告)号：CN104463601A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410638173.6
申请日：2014-11-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q30/00
Abstract: 本发明公开了一种在线社会媒体系统中检测恶意评分用户的方法。涉及一种针对评分反馈的社会媒体系统中检测恶意评分用户的方法。首先，根据用户对产品的评分进行聚类，计算归一化的用户置信度。其次，根据用户置信度计算用户评分的可靠度，得到恶意评分用户候选列表。最后，结合用户评分和产品质量的偏离程度对候选恶意评分用户排序，得到最终的恶意评分用户列表。本发明的方法在计算的准确性和效率方面具有优势，可应用于大规模在线社会媒体网站中。
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公开(公告)号：CN101026802B
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN200710087413.8
申请日：2007-03-16
IPC: H04W88/02
CPC classification number: G06Q30/02 , H04L12/1859 , H04L51/38 , H04L67/26 , H04W4/14
Abstract: 本发明公开了一种信息推送方法，包括：将第一信息按照第一类别集进行分类，建立所述第一信息与第一类别集中所属类别的第一映射关系；以及将信息源发送的第二信息按照第二类别集进行分类，建立发送所述第二信息的信息源与第二类别集中所属类别的第二映射关系；根据第一类别集和第二类别集中所属类别之间的对应关系，由与所述第一信息建立第一映射关系的第一类别集中各类别，匹配出第二类别集中的对应类别，并根据第二映射关系确定出对应信息源；将所述第一信息推送到确定出的对应信息源。采用本发明能实现根据用户发送的短信(第二信息)确定出推送第一信息(广告)的相应通信终端，克服了现有技术中信息推送的盲目性。
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公开(公告)号：CN101150756B
公开(公告)日：2010-05-19
申请号：CN200710050448.4
申请日：2007-11-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种垃圾短信过滤方法，包括以下步骤：给每个短信用户设置一个用户信任度；根据短信用户的信任度，对短信进行不同强度的抽样过滤，未被抽样到的短信作为正常短信予以发送，被抽样到的短信作为可疑短信；可疑短信，采用依据构成短信的文字信息确定短信是否是垃圾短信，如是，直接过滤掉，如果不是，认定为正常短信，予以发送；依据短信用户短信发送情况，修改该短信用户的用户信任度。本发明在传统垃圾短信过滤方法的基础上，创新性地提出根据用户信任度的不同，对短信进行不同强度的抽样，再依据构成短信的文字内容确定短信是否是垃圾短信，不对每一条短信进行逐条分析，提高了短信处理效率，一定程度上解决了短信服务中心网络堵塞。
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公开(公告)号：CN100589098C
公开(公告)日：2010-02-10
申请号：CN200810045712.X
申请日：2008-07-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种变异关键词的提取方法，通过字符区位将噪音字符去除，提取出噪音字符的变异关键词；通过拼音文件将分词后文本和关键词转换为文本整数串，然后提取拼音替换、谐音替换的变异关键词；通过建立形近字库，比较分词后文本的每个汉字与关键词库中的关键词的每个汉字是否为同一组形近字，提取形近字替换的变异关键词，这样实行了变异关键词的正常提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104281890A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410524541.4
申请日：2014-10-08
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06Q30/0202
Abstract: 该发明提供了一种电子商务系统中预测流行商品的方法和系统，涉及互联网商品流行趋势预测技术领域。首先按照评分类型对商品进行分类，如：可以对该商品进行评分的为一类，只有“赞”之类二元选择的商品为一类等，选择一类商品，获得该类所有被关注过的商品在当前时间段内被关注的次数，统计为流行度向量；再获得该类商品的评分数据，通过流行度向量和评分数据计算出该类所有商品未来一段时间的流行度向量，从而具有在保证商品流行趋势预测排名的准确性、实时性以及效率的同时，还能提高对“潜力商品”以及商品流行趋势进行预测的准确性。
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公开(公告)号：CN101082972A
公开(公告)日：2007-12-05
申请号：CN200710106046.1
申请日：2007-05-30
Abstract: 一种预测用户对商品的兴趣的方法、装置和广告发布方法。预测用户对商品的兴趣的方法包括：根据用户对商品的兴趣度的历史时间序列信息确定有关联关系的商品，将有关联关系的商品聚集为一类，并确定每个聚类中的中心商品、及关联商品；根据聚类的中心商品对应的历史时间序列信息、利用灰色建模获得聚类的中心商品的中心兴趣变化模型；根据聚类的关联商品对应的历史时间序列信息、利用中心商品和关联商品的关系获得聚类的关联商品的关联兴趣影响模型；利用中心兴趣变化模型、关联兴趣影响模型预测在下一个时间，用户对中心商品、和/或关联商品的兴趣度。该方法可准确预测出在下一个时间用户对商品的兴趣。
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公开(公告)号：CN101026802A
公开(公告)日：2007-08-29
申请号：CN200710087413.8
申请日：2007-03-16
CPC classification number: G06Q30/02 , H04L12/1859 , H04L51/38 , H04L67/26 , H04W4/14
Abstract: 本发明公开了一种信息推送方法，包括：将第一信息按照第一类别集进行分类，建立所述第一信息与第一类别集中所属类别的第一映射关系；以及将信息源发送的第二信息按照第二类别集进行分类，建立发送所述第二信息的信息源与第二类别集中所属类别的第二映射关系；根据第一类别集和第二类别集中所属类别之间的对应关系，由与所述第一信息建立第一映射关系的第一类别集中各类别，匹配出第二类别集中的对应类别，并根据第二映射关系确定出对应信息源；将所述第一信息推送到确定出的对应信息源。采用本发明能实现根据用户发送的短信(第二信息)确定出推送第一信息(广告)的相应通信终端，克服了现有技术中信息推送的盲目性。
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公开(公告)号：CN105912727A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610329748.5
申请日：2016-05-18
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种在线社交网络标注系统中的快速推荐方法，属于个性化推荐，数据挖掘领域。解决了传统算法或片面追求高准确率而忽略计算成本，或片面追求模型简单，计算迅速而忽略准确率和个性化的问题。本发明不需迭代到收敛的粗聚类算法其本质上是快速根据用户相似度指标将用户分成簇的过程，而基于用户的协同过滤推荐算法也是根据用户之间的相似度进行推荐，所以本发明可以保证高准确率和个性化；从而在保证准确率和个性化的前提下减少了计算的时间开销；在保证推荐系统中推荐算法准确性和个性化的基础上，降低了系统时间开销，同时具有高准确性，高个性化和低系统时间开销的特点。
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