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公开(公告)号：CN111062599B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201911251878.1
申请日：2019-12-09
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明实施例提供了基于人员关系的人力资源调度模型训练、调度方法及装置，训练方法包括：将各个在职人员作为节点并将节点对应的人物属性以及工作岗位作为节点间的边构建人力资源网络；根据所述人力资源网络对应的邻接矩阵以及在职人员的度获取所述人力资源网络的关系矩阵；使用所述关系矩阵训练分别训练至少两个自编码器，直至各个自编码器的损失函数收敛；将训练后的自编码器进行堆叠处理，得到目标模型，其中，所述目标模型中除第一个自编码器之外的其他自编码器的隐藏层的输出作为下一个自编码器的输入。可以在使用本发明实施例训练的模型进行待定岗人员定岗时获取更加准确的结果。
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公开(公告)号：CN108288115A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810212384.1
申请日：2018-03-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明属于物流快递业务量预测技术领域，公开了一种物流企业日常短期快递业务量预测方法，使用改进惯性权重的粒子群优化算法来优化反向传播神经网络；同时采用新的横向数据选择方法为BP神经网络选取输入数据。通过优化后的BP神经网络来预测物流公司日常短期的快递业务量，进而能够在不同时间段内动态申请合数量的云计算资源，以处理快递包裹数据和监控包裹运输过程。本发明能够预测日常短期快递业务量，申请合适数量的云资源，既可以按时处理完所有快递包裹的业务数据，又不会造成过多云资源的浪费。本发明能够应用于物流公司日常短期的快递业务量预测，对降低物流企业成本和提升用户服务质量具有重大意义。
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公开(公告)号：CN104363586B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201410648538.3
申请日：2014-11-14
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: H04W8/12 , H04L9/3236 , H04L63/0892 , H04W4/046 , H04W4/46 , H04W8/00 , H04W12/06
Abstract: 本发明公开一种车联网中轻量级的漫游接入认证方法，包括系统初始化和漫游接入认证协议，车辆进入本地区域服务器覆盖下的边缘临界RSU范围时，车辆通过对实时位置信息、当前驾驶策略以及本地服务器覆盖范围进行实时跨域漫游判断，车辆根据判断结果决定是否向本地服务器请求漫游认证材料，当车辆行驶入漫游区域后，漫游域服务器通过车辆提供的漫游认证材料实现对车辆的身份认证。本发明能够确保安全匿名性认证，并且漫游域服务器FS认证车辆的过程中仅需要进行Hash运算操作，所以可以显著降低系统开销。
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公开(公告)号：CN106055568A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610338452.X
申请日：2016-05-18
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: G06F16/951 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于单步添加团的社交网络朋友自动分组方法，该方法将社交网络描述为一个二元组，利用基于单步添加团的重叠社团检测算法来解决社交网络朋友自动分组问题。本发明能快速实现社交网络中朋友圈自动分组，提高分组效率和准确性，从而可以通过准确的朋友分组，为用户推荐更可靠地朋友，减少用户在搜索志同道合朋友时产生的不必要麻烦。
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公开(公告)号：CN111062599A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911251878.1
申请日：2019-12-09
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明实施例提供了基于人员关系的人力资源调度模型训练、调度方法及装置，训练方法包括：将各个在职人员作为节点并将节点对应的人物属性以及工作岗位作为节点间的边构建人力资源网络；根据所述人力资源网络对应的邻接矩阵以及在职人员的度获取所述人力资源网络的关系矩阵；使用所述关系矩阵训练分别训练至少两个自编码器，直至各个自编码器的损失函数收敛；将训练后的自编码器进行堆叠处理，得到目标模型，其中，所述目标模型中除第一个自编码器之外的其他自编码器的隐藏层的输出作为下一个自编码器的输入。可以在使用本发明实施例训练的模型进行待定岗人员定岗时获取更加准确的结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107424016A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710678426.6
申请日：2017-08-10
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种在线招聘广告推荐的实时竞价方法及其系统。所述方法提出了一个基于多目标优化参数更新的自动编码器(AutoEncoder)集成技术来设计实时竞价广告推荐策略。由此形成的系统为在线求职人员提供更方便、更快捷、更精确的职位广告推荐。同时，系统可以在多平台(手机、电脑、iPad)上提供同样水准的优质服务。系统在职位广告推荐精确度和平台多样性上有较好的效果，求职人员可以得到更精准的职位选择，广告主可以寻找到符合公司需求的员工，本系统可以获得更多广告主投资，最终实现多方利益最大化。
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公开(公告)号：CN107424016B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201710678426.6
申请日：2017-08-10
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种在线招聘广告推荐的实时竞价方法及其系统。所述方法提出了一个基于多目标优化参数更新的自动编码器(AutoEncoder)集成技术来设计实时竞价广告推荐策略。由此形成的系统为在线求职人员提供更方便、更快捷、更精确的职位广告推荐。同时，系统可以在多平台(手机、电脑、iPad)上提供同样水准的优质服务。系统在职位广告推荐精确度和平台多样性上有较好的效果，求职人员可以得到更精准的职位选择，广告主可以寻找到符合公司需求的员工，本系统可以获得更多广告主投资，最终实现多方利益最大化。
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公开(公告)号：CN106529721B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201610983314.7
申请日：2016-11-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种深度特征提取的广告点击率预测系统及其预测方法。所述系统包括：广告日志数据采集子系统，其用于采集广告点击日志数据；分区检测子系统，其用于对所述广告点击日志数据进行分区检测；十层稀疏约束特征提取隐层子系统，其用于在经过分区检测后的广告点击日志数据中提取广告数据的深度特征；空间约束模型生成子系统，其用于根据所述深度特征进行空间约束得到预测模型。其中，当有新的广告点击日志数据输入时，所述预测模型就能得到对应的预测结果。本发明能提取广告点击日志数据中的深度特征，针对大量广告点击日志数据先进行分区模块检测，加强稀疏规划，融合空间约束进而生成预测模型。
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公开(公告)号：CN106055568B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201610338452.X
申请日：2016-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单步添加团的社交网络朋友自动分组方法，该方法将社交网络描述为一个二元组，利用基于单步添加团的重叠社团检测算法来解决社交网络朋友自动分组问题。本发明能快速实现社交网络中朋友圈自动分组，提高分组效率和准确性，从而可以通过准确的朋友分组，为用户推荐更可靠地朋友，减少用户在搜索志同道合朋友时产生的不必要麻烦。
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公开(公告)号：CN108764323A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810497041.4
申请日：2018-05-22
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: G06K9/6218 , G06Q50/01
Abstract: 本发明属于信息监测技术领域，公开了一种赛博平台经济网络中用户影响力的检测方法，实现在大规模数据下优化的赛博平台经济网络对用户节点影响力行为的监测工作；采用H指数的变形和最关键路径变化率结合的方法，使得监测用户影响力行为的准确性快速提高；提供的赛博平台经济网络构架下的稀疏社交网络，采用构造低维映射矩阵的方法降维，在不影响预测性能的条件下有效地处理了在大规模数据下以较快的速度对用户影响力行为的检测。本发明通过提取更加有效的基于网络相似连接的社会维度来获得用户节点的隐藏关联，在平台经济网络内具有高效的监测能力；本发明可应用于大规模数据下赛博平台经济网络领域，具有广泛的应用前景。
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