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公开(公告)号：CN106202502B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201610573881.5
申请日：2016-07-20
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/635 , G06F16/28
Abstract: 本发明涉及一种音乐信息网络中用户兴趣发现方法，先从音乐信息网络中通过N步长随机游走得到与用户相关的信息子网以及信息子网的网络模式；然后对信息子网进行剪枝，并在剪枝后的信息子网中利用HeteSim算法计算不同类型节点间相关性，进而得到不同类型边的权重；接着，根据单源最短路径算法得到所有歌曲对之间的最短路径集和最短路径权重，并计算出元路径集和元路径权重；最后，利用PathSelClus算法基于元路径将歌曲聚成三类，根据聚类结果分析出用户对歌曲的兴趣爱好。本发明提出的方法利用了异构信息网络中元路径这一重要性特点，能够更好发现用户对歌曲的兴趣。
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公开(公告)号：CN105825868B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201610373689.1
申请日：2016-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种演唱者有效音域的提取方法。该方法通过分析演唱者演唱某一歌曲的录音文件，得到演唱者演唱该歌曲时的MIDI音高值序列；分析曲库中同一歌曲的简谱信息，得到该歌曲的MIDI音高基准序列。在此基础上，定义音级X的完成质量为演唱者准确唱出音级X的次数占音级X在简谱中出现的总次数的比例。在音级完成度大于指定阈值的前提下，提取演唱者MIDI值最小的基本音级及MIDI值最大的基本音级作为演唱者的有效音域。当用户演唱新的歌曲时，若有效音域的范围扩大了，则对用户的有效音域进行更新。演唱者的有效音域的分析，可用于推荐曲库中适合其有效音域演唱的歌曲。
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公开(公告)号：CN109815335A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910077857.6
申请日：2019-01-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明涉及一种适用于文献网络的论文领域分类方法，选定一个文献网络，首先基于元结构计算论文节点间的相关程度；通过定义一个目标函数使得论文节点间基于元结构的相关程度与其在低维向量空间中的相似度的差距达到最小，将文献网络中的论文节点映射到低维表示空间；在低维空间计算论文节点之间的相似度，进行K-means聚类，得到论文的领域分类结果。本发明提出的方法利用了异构信息网络中元结构这一重要性特点，使得节点的低维向量表示可以在包含节点网络拓扑结构信息的同时融合网络中丰富的异构信息，更好地对论文所属领域进行分类。
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公开(公告)号：CN107766815A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710968408.1
申请日：2017-10-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种视觉辅助服务运营系统及运营方法。包括用户终端、运营业务管理平台；用户终端，为通过安装在用户自有互联网终端设备或通讯设备上的应用程序，用于向运营业务管理平台发送服务请求和地理位置，并接收和处理反馈结果；运营业务管理平台为通过用户数据库和生成对抗模型参数数据库等，根据用户终端的反馈信息实现生成对抗模型参数的选择，以及计价扣费。本发明在任何地点即可使用该视觉辅助服务运营系统，具有运营成本低、推广性强的优点。
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公开(公告)号：CN110069726B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910343269.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/955 , G06F16/958
Abstract: 本发明涉及一种适用于DBLP与arXiv的文献网络间锚链接关系预测方法。首先在DBLP与arXiv预印本网络中采用基于结构特征并融合属性特征的方法表征论文节点；然后通过局部敏感哈希构建一个锚节点的稀疏加权二分图，最后通过冗余链接修剪得到最终预测的锚链接集合。本发明提出的方法可以将DBLP文献网络与arXiv预印本网络对齐，融合来自不同文献网络的信息，获得网络节点更全面的信息，在文献网络的关系预测中获得更加完备的预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110069726A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910343269.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/955 , G06F16/958
Abstract: 本发明涉及一种适用于DBLP与arXiv的文献网络间锚链接关系预测方法。首先在DBLP与arXiv预印本网络中采用基于结构特征并融合属性特征的方法表征论文节点；然后通过局部敏感哈希构建一个锚节点的稀疏加权二分图，最后通过冗余链接修剪得到最终预测的锚链接集合。本发明提出的方法可以将DBLP文献网络与arXiv预印本网络对齐，融合来自不同文献网络的信息，获得网络节点更全面的信息，在文献网络的关系预测中获得更加完备的预测结果。
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公开(公告)号：CN105956040B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201610264331.5
申请日：2016-04-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/635 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种音乐信息网络中社交关系影响下的歌曲流行度分析方法，先从音乐信息网络中获取信息子网和信息子网的网络模式，并获取与信息子网相关的社交关系，然后在信息子网中计算不同类型关系边的平均边介数，再根据平均边介数计算得到不同类型关系边的传播因子，接着根据社交关系在信息子网中设计边权重，根据边权重在同一类型节点间选择节点进行随机游走，最后结合传播因子和边权重在信息子网中随机游走，得到网络中节点影响力排名，从而得到歌曲流行度。本发明提出的该方法考虑到了用户群体对歌曲的影响，从而使得最后的流行度分析更为合理。
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公开(公告)号：CN108280549A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810088103.6
申请日：2018-01-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进遗传算法的走班制下的高中排课方法，根据课程是否分层将其分成走班课程和非走班课程两类，并使用两次遗传算法对其排课。先使用遗传算法对走班课程进行排课。得到对走班课程排课的最优解后，将该最优解填入第二次进行遗传算法的初始种群中，再使用遗传算法对非走班课程排课，得到最优解后，进行优化操作，即可解码获得最优解。本发明提出的基于改进遗传算法的走班制下的高中排课方法可以得到合理的排课方案，满足学生个性化发展的需求，有助于教师因材施教，降低了走班制下高中排课工作的复杂度，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN108259909A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810135190.6
申请日：2018-02-09
Applicant: 福州大学
IPC: H04N19/42 , H04N19/543
Abstract: 本发明是一种基于显著性对象检测的图像压缩方法。首先，在显著性对象检测模型中，采用去卷积注意力残差模块来增加上下文信息，以提高检测精度。然后，采用贪婪非极大值抑制方法从许多显著性对象候选检测框中消除冗余的检测框，找到最佳的显著性对象位置。最后，利用基于小波变换的图像压缩标准对显著性的区域与背景采取不同的压缩率进行压缩。
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公开(公告)号：CN108230243A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810133575.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著性区域检测模型背景虚化方法，包括以下步骤：获取原始图像，构建显著性区域检测模型卷积网络得到原始图像的显著性图，将获得的显著性图像放入全连接条件随机场进行训练获得优化后的显著性图像，再将优化后的显著性图进行二值化或分割处理得到01矩阵，得到前景索引矩阵和背景索引矩阵；利用距离加权平均算法实现原始图像的全局模糊；最后将前景原图和模糊背景图相拼接，生成虚化背景图。本发明不仅能准确的检测出完整的显著性区域，且显著性边界较为清晰，从而在虚化背景的时候能够保留前景图的特征，不损坏前景图图像内容。
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