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公开(公告)号：CN112182398B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202011087437.5
申请日：2020-10-13
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F16/958 , G06F16/951 , G06F16/587 , G06F16/58 , G06Q50/14 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种考虑用户的长期偏好与短期偏好的景点推荐方法和系统，利用注意力机制关注整个序列行为中的重要信息，得到长期偏好；BiLSTM学习短期序列中的顺序信息，得到短期偏好；同时考虑长短期偏好为游客动态推荐下一个景点，提高推荐结果的准确度。其避免了数据稀疏和独立假设问题，同时进一步解决目前景点推荐方法中推荐精度不高和推荐结果个性化程度低等问题。该方法考虑了景点之间的关联性，且同时考虑游客长短期偏好，可有效为游客偏好建模，使得推荐性能得以提升。
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公开(公告)号：CN112182398A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011087437.5
申请日：2020-10-13
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F16/958 , G06F16/951 , G06F16/587 , G06F16/58 , G06Q50/14 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种考虑用户的长期偏好与短期偏好的景点推荐方法和系统，利用注意力机制关注整个序列行为中的重要信息，得到长期偏好；BiLSTM学习短期序列中的顺序信息，得到短期偏好；同时考虑长短期偏好为游客动态推荐下一个景点，提高推荐结果的准确度。其避免了数据稀疏和独立假设问题，同时进一步解决目前景点推荐方法中推荐精度不高和推荐结果个性化程度低等问题。该方法考虑了景点之间的关联性，且同时考虑游客长短期偏好，可有效为游客偏好建模，使得推荐性能得以提升。
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公开(公告)号：CN113888881A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111059949.5
申请日：2021-09-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于微型电脑的城市路侧停车资源分析规划方法，包括以下步骤:步骤S1:采用微型电脑搭载的摄像头获取路侧图像数据；步骤S2:将路侧图像数据进行预处理，得到路侧图像数据集；步骤S3:根据路侧图像数据集，构建并训练目标检测算法；步骤S4:将待测路侧图像数据及GPS数据输入训练后的目标检测算法，获得路侧停车位分类后的检测框；步骤S5:采用二维卡尔曼滤波器跟踪分类后的检测框，得到分析结果。本发明可以准确检测路侧停车位空间位置坐标及其占用情况、检测车辆违停和长期占用现象，分析路侧停车资源的使用情况并据此合理规划路侧停车资源。
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