服务冗余方法
    21.
    发明公开

    公开(公告)号:CN101312463A

    公开(公告)日:2008-11-26

    申请号:CN200810115314.0

    申请日:2008-06-20

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种服务冗余方法,该方法包括:选择器生成各个备选WEB服务的可用性信息;根据所述可用性信息和接收到的服务消费请求,选择器选取并提供可用性最高的所述备选WEB服务。所述生成的可用性信息包括状态信息和可用性预测值,所述备选WEB服务的所述可用性预测值按照滑动平均法计算的所述备选WEB服务的可用性生成,所述状态信息按照预定的规则生成。本发明通过包括状态信息和可用性预测值的可用性信息选择WEB服务并将其提供给服务消费者,有效地加快了获得作为判断当前备选WEB服务可用性高低的可用性预测值的收敛速度,同时提高了获得备选WEB服务可用性预测值的准确率,保证了服务消费者调用WEB服务的成功率。

    基于因果推断的治疗获益评估及治疗方案推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN120089359A

    公开(公告)日:2025-06-03

    申请号:CN202510090750.0

    申请日:2025-01-21

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明涉及基于因果推断的治疗获益评估及治疗方案推荐方法及系统,根据输入的患者电子病历以及不同治疗方案,通过训练好的DML模型得到患者的预后进展风险指数以及患者从相应治疗方法中可能获得的治疗获益指数。通过对进展风险指数以及治疗获益指数进行预估,将患者电子病历数据转化成风险与获益两个维度,并根据多层次推荐模型对患者提出针对性的治疗推荐方案。不仅优化了医生的工作流程,还推动了医疗资源的合理分配。有助于精准医疗的发展,为医疗行业引入智能化工具,大幅提升诊疗效率,降低成本。对患者而言,增强了他们对自身病情的把控感,减轻了焦虑情绪,同时提升了就医体验,在促进临床医疗和公共卫生体系现代化方面具有深远意义。

    一种基于模式匹配的知识图谱检索方法与系统

    公开(公告)号:CN117763200A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311546501.5

    申请日:2023-11-20

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于模式匹配的知识图谱检索方法与系统。本方法步骤包括:对基于模式匹配的图谱查询流程进行优化,其中,对查询表达进行优化的方法为:根据用户的输入信息查询是否存在历史查询模板/记录,如果存在则将其反馈给用户,并提示是否采用或对该历史查询模板/记录进行调整,如果调整则进入查询图编辑步骤;否则为该用户创建新的查询图并进入查询图编辑步骤;查询图编辑步骤中,根据用户添加的节点、边生成查询涉及的概念、关系和属性,然后对添加的节点和边添加约束,生成该用户的查询图;对查询执行进行优化的方法为:根据该用户的查询图运用模式匹配算法在知识图谱中进行匹配处理,获取与该用户的查询图拓扑结构匹配的子图结果。

    一种从软件项目数据中提取知识图谱并问答的方法与系统

    公开(公告)号:CN108959433B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN201810597005.5

    申请日:2018-06-11

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种从软件项目数据中提取知识图谱并问答的方法与系统。本方法为:对于软件项目数据库中每种类型的软件项目数据,从该类型的软件项目数据中提取出实体以及实体之间的关联关系,并存储到一对应的图数据库中;基于软件数据的可追踪性关联技术对各所述图数据库中的数据进行关联处理,得到不同类型软件项目数据的实体之间的关联关系;根据不同类型软件项目数据的实体之间的关联关系,在各图数据库中加入相应的边,对不同来源的实体进行连接,生成软件项目数据的知识图谱;对于输入的自然语言查询语句,从知识图谱中查询得到一匹配的连通子图作为答案。本发明解决了软件项目数据关联缺失、信息隔离现象严重、难以联立查询与分析的问题。

    基于负载均衡的知识图谱分布式海量数据导入方法

    公开(公告)号:CN114297395A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202110677637.4

    申请日:2021-06-18

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于负载均衡的知识图谱分布式海量数据导入方法,属于知识图谱数据导入技术领域,所述方法包括以下步骤:S1、搭建Spark分布式计算集群;S2、解决Janusgraph与Spark的jar包依赖冲突和版本冲突,使用SparkGraphComputer接口进行连接测试;S3、调研Spark进行图数据批量导入作业所擅长处理的输入文件格式,按照所述文件格式生成数据;S4、根据数据导入完整性和数据导入速度调整对Spark集群worker节点的资源分配,优化导入速度;S5、对数据中的超级节点进行切分和负载均衡,加速对超级节点数据的导入。本发明提供的方法通过分布式计算能够大幅度提升数据导入效率,通过基于节点切分的负载均衡方法使得对于超级节点数据导入实现并行化,最终达到对于超级节点数据的高效导入。

    数据集成方法及系统
    27.
    发明授权

    公开(公告)号:CN106933901B

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN201511032263.1

    申请日:2015-12-31

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提供的数据集成方法及系统,通过获取不同输入源中的每个输入源的第一数据;根据语义对所述每个输入源的第一数据进行聚类,得到每个输入源的第二数据,其中,在每个输入源的第一数据中,语义相近的元素将用相同的元素表示并被聚类;将每个输入源的第二数据中任意第一元素与其他输入源的第二数据中的各元素进行并行匹配计算,并获得所述第一元素与各元素的相似度熵;根据所述第一元素与各元素的相似度熵,确定符合预设条件的第二元素,采用目标元素对所述第一元素进行替换。从而使本发明通过聚类使整个集成过程所需的计算量减小,提高集成效率,同时通过匹配算法,使整个数据集成的质量得到保证。

    一种基于移动社交网络的城市人群时空动态感知方法和系统

    公开(公告)号:CN108712317A

    公开(公告)日:2018-10-26

    申请号:CN201810264531.X

    申请日:2018-03-28

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于移动社交网络的城市人群时空动态感知方法和系统。该方法的步骤包括:1)将城市区域离散化成边长为一定值的格子,将各格子的中心位置作为候选感知位置集合;2)在候选感知位置集合中,选择当前状态下能够产生最大感知收益的位置作为感知位置,在感知位置进行感知以获取用户的距离信息;3)利用在不同感知位置获得的用户的距离信息,通过三角定位来确定每个用户的具体位置。本发明每次都是选取感知收益最大的探针进行感知,仅需较少的探针数量就能感知到整个城市中用户的具体位置,并且具有良好的扩展性,能够通过大规模地动态地获取社交网络用户的时空特征来表征整个城市人群的时空动态特征。

    一种基于知识图谱的事件发现与展现方法及系统

    公开(公告)号:CN114297516B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202110677628.5

    申请日:2021-06-18

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的事件发现与展现方法,包括:S100、对每条政府服务热线数据进行预处理;S200、按照用户指定的时间间隔将用户选择的时间段内的政府服务热线数据划分为数据帧,通过社区发现算法对各帧内的政府服务热线数据进行事件检测,获取各城市事件;S300、基于二部图最大权值匹配算法,对前后两帧的事件进行匹配,建立各城市事件演化的事件链,分析事件链中各城市事件的z‑score值,确定各城市事件的突发和紧急程度,并对其中的城市突发事件进行预警和多维可视化。本发明能够清晰地了解城市发生的各种事件,并能对城市的突发事件做出检测、预警。

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