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公开(公告)号：CN106897736B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710041178.4
申请日：2017-01-17
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开了一种多领域非协作分布式检索结果融合系统及其融合方法，该系统包括：数据处理模块，用于存储系统所需的语料数据和缓存数据，对外提供接口与其他模块交互；特征提取模块，用于从训练语料或者检索结果中提取多领域特征；模型训练模块，用于训练模型，包括模型初始化和模型学习；中央处理模块，负责分布式检索结果融合的流程处理，与其他模块进行交互，是系统核心逻辑的执行部分；相关性评分模块，用于对查询结果进行全局的相关性评分。本发明能解决非协作环境下不同检索结果因检索模型差异而无法直接比较的问题及启发式方法调参麻烦的问题。
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公开(公告)号：CN106055566B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201610333697.3
申请日：2016-05-19
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06Q30/02
摘要： 本发明公开了一种面向移动广告用户的手机游戏推荐方法，手机用户在使用手机应用的时候，经常会点击一些手机应用推送的广告。手机用户的广告点击行为从某种程度上反映了手机用户的兴趣偏好。通过对广告介绍文档进行实体提取，根据手机用户的广告点击记录，构造出手机用户偏爱的广告实体集合。针对移动广告用户中具有游戏记录的用户，进一步提取用户偏爱的游戏实体集合、游戏集合，和广告实体集合共同刻画用户的兴趣偏好。针对具有游戏记录的移动广告用户，通过对用户模型进行余弦相似度计算，构建近邻用户集合，进行个性化推荐；针对没有游戏记录的移动广告用户，计算这些用户与具有游戏记录的广告用户的余弦相似度，构建近邻用户集合，从而进行个性化推荐。
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公开(公告)号：CN109658695A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910001441.6
申请日：2019-01-02
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种多因素的短时交通流预测方法，包括步骤：1)计算特定检测器与气象站之间的距离，筛选出距离最近的气象站，将该气象站的天气数据作为检测器的天气数据；2)分别对检测器的历史交通流数据与历史天气数据进行预处理，再根据时间合并；3)构建多种特征，基于LightGBM进行特征筛选；4)利用LSTM对交通流数据的时序特征与周期性特征进行建模；5)使用神经网络中的全连接网络将交通流的时序特征、周期性特征与步骤3)筛选出来的多种特征进行融合；6)训练模型并对短时交通流进行预测。本发明克服了现有方法不能充分利用已有数据的不足，能对交通流数据进行更深入的挖掘分析，预测准确性高，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN106897736A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710041178.4
申请日：2017-01-17
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种多领域非协作分布式检索结果融合系统及其融合方法，该系统包括：数据处理模块，用于存储系统所需的语料数据和缓存数据，对外提供接口与其他模块交互；特征提取模块，用于从训练语料或者检索结果中提取多领域特征；模型训练模块，用于训练模型，包括模型初始化和模型学习；中央处理模块，负责分布式检索结果融合的流程处理，与其他模块进行交互，是系统核心逻辑的执行部分；相关性评分模块，用于对查询结果进行全局的相关性评分。本发明能解决非协作环境下不同检索结果因检索模型差异而无法直接比较的问题及启发式方法调参麻烦的问题。
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