公开(公告)号：CN114330299A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111557961.9

申请日：2021-12-20

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 韩启龙 ,  张持 ,  宋洪涛 ,  陈睿 ,  马志强 ,  李丽洁 ,  刘鹏 ,  赖日伟

IPC: G06F40/216 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出基于多方面全局关系项目表示学习的会话推荐方法、系统、设备和介质，本发明通过数据驱动并独立于会话的方式学习多方面全局关系的项目表示，构建基于多方面全局关系项目表示学习的会话推荐模型，首先利用训练集全部会话数据构建全局基础图，其次根据该全局基础图构建顺序关系图、共现关系图以及不相容关系图，并通过三种不同的聚合层实现在对应关系图上的信息传播过程，最后通过正面以及负面关系增强当前会话表示，从而大大提高会话推荐性能。

公开(公告)号：CN111814956B

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202010581735.3

申请日：2020-06-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 韩启龙 ,  门瑞 ,  陈睿 ,  宋洪涛 ,  张可佳 ,  李洪坤 ,  张育怀 ,  李一豪 ,  肖世桐 ,  李佳航

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G01N33/00

Abstract: 本发明提出一种基于多维度二次特征提取的多任务学习的空气质量预测方法，所述方法包括获取数据、数据预处理、选取污染物、建立多维度二次特征提取的卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型、建立多维度二次特征提取的多任务学习模型和验证步骤。本发明针对传统时空数据建模时仅考虑时间内部相关性和空间内部相关性，未考虑到时空之间的相关性的问题。本发明从空间、时间和时空三个角度考虑与污染物值相关的影响信息，通过多任务学习对多个时间、空间任务间的相互影响的学习来降低预测偏差，使得时间、空间模型的预测精度更准确。

公开(公告)号：CN111814956A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010581735.3

申请日：2020-06-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 韩启龙 ,  门瑞 ,  陈睿 ,  宋洪涛 ,  张可佳 ,  李洪坤 ,  张育怀 ,  李一豪 ,  肖世桐 ,  李佳航

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G01N33/00

Abstract: 本发明提出一种基于多维度二次特征提取的多任务学习的空气质量预测方法，所述方法包括获取数据、数据预处理、选取污染物、建立多维度二次特征提取的卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型、建立多维度二次特征提取的多任务学习模型和验证步骤。本发明针对传统时空数据建模时仅考虑时间内部相关性和空间内部相关性，未考虑到时空之间的相关性的问题。本发明从空间、时间和时空三个角度考虑与污染物值相关的影响信息，通过多任务学习对多个时间、空间任务间的相互影响的学习来降低预测偏差，使得时间、空间模型的预测精度更准确。