公开(公告)号：CN118093960A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410293493.6

申请日：2024-03-14

申请人： 合肥工业大学

发明人： 姜元春 ,  王魁 ,  葛鸿飞 ,  袁昆 ,  张诚 ,  郑澍

IPC分类号： G06F16/9035 ,  G06F16/901 ,  G06F18/20 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09 ,  G06N3/084 ,  G06N3/04 ,  G06N3/047 ,  G06Q50/20

摘要： 本发明公开了一种基于学习意图感知的双重对比学习课程推荐方法，包括：1构建学习者‑学习课程序列数据库；2利用注意力机制构建学习者长期学习意图模块，并用于得到学习者的长期学习意图；3构建学习者短期学习意图模块，并用于得到学习者的短期学习意图的表示；4构建双重对比学习模块，并用于得到增强视图和自增强学习意图以及检索增强的学习意图；5构建预测模块，并用于得到学习者选修课程的概率分布；6对双重对比学习课程推荐网络进行训练，以得到最优双重对比学习课程推荐模型，用于预测学习者选修完最后一门课程后的课程推荐方案。本发明能显著提升课程推荐的准确率和鲁棒性。

公开(公告)号：CN117952274A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410198494.2

申请日：2024-02-22

申请人： 合肥工业大学

发明人： 柴一栋 ,  黄阿美 ,  刘依 ,  刘龙顺 ,  潘岳 ,  陈钰莹 ,  刘昊鑫 ,  周芦娟 ,  周安琪 ,  杨兴革 ,  姜元春 ,  刘业政

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/092 ,  G06N3/098 ,  G08G1/01

摘要： 本发明公开了一种基于先验注意力机制的个性化联邦学习的交通流量预测方法，包括：1中央服务器初始化并部署客户端模型，客户端进行编码器模型训练以及时间相关性的注意力机制计算，并上传交通流量传递状态；2中央服务器接收流量传递状态，并进行空间相关性的先验注意力机制计算，并下发处理后的交通流量传递状态；3客户端接收处理后的交通流量传递状态并进行解码器模型训练，预测真实标签；4客户端将训练好的编码器参数和解码器参数上传至中央服务器，中央服务器对参数进行注意力机制的聚合并下发参数；5地方服务器接收聚合后的参数带入模型用于交通流量预测。本发明不仅能提高交通流量预测的准确性，还能保障每个客户端的数据隐私。

公开(公告)号：CN117556807A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311505174.9

申请日：2023-11-13

申请人： 合肥工业大学

发明人： 姜元春 ,  徐政祥 ,  钱洋 ,  袁昆 ,  张永刚 ,  孙见山 ,  高静

IPC分类号： G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

摘要： 本发明公开了一种融合因果推理的文本长尾话题识别方法，包括：1.对输入文档进行编码，2.对话题分布进行干预，3.根据干预后的话题分布进行解码重构并优化话题词分布。本发明基于神经变分推理和因果推理框架，在训练中采用因果干预，消除长尾偏差带来的影响，综合考虑了头部话题和尾部话题的特征表达，可以减轻偏差效应，大大提高话题质量，并更好地发现尾部隐藏的话题。

公开(公告)号：CN113987368B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202111271683.0

申请日：2021-10-29

申请人： 合肥工业大学

发明人： 刘业政 ,  贺菲菲 ,  袁昆 ,  姜元春 ,  孙见山 ,  柴一栋 ,  钱洋

IPC分类号： G06F16/9536 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/042

摘要： 本发明公开了一种融合同质关系和影响关系的用户个性化偏好挖掘方法，其步骤包括：1、用户建模；2、产品建模；3、评分预测；4、模型训练。本发明能结合局部同质性和全局影响力的社交关系，并融合注意力模型建模影响用户偏好的差异，从而有效且全面地建模用户的个性化偏好，从而提高推荐系统的准确性并增强推荐结果的可解释性。

公开(公告)号：CN112100518B

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202010995705.7

申请日：2020-09-21

申请人： 之江实验室 ,  合肥工业大学

发明人： 张吉 ,  姜元春 ,  孙见山 ,  余婷 ,  梁瑞成 ,  单海军 ,  李怡 ,  钱洋 ,  柴一栋

IPC分类号： G06F16/9536 ,  G06Q50/00 ,  G06F40/216 ,  G06F40/289

摘要： 本发明公开了一种考虑用户在线关系网络的舆情主题发现方法，其步骤包括：1构建用户在线关系网络，2设计有参贝叶斯模型user link topic model生成文本主题，3利用坍塌式吉布斯抽样算法进行参数推断。本发明在应对大规模社交网络时，能有效、快速、准确地发现用户关注度高的舆情主题，有助于舆情主题检测，从而为决策者提供重要信息，用于评估在过去特定时间内对于民众舆情引导效果，并有助于及时了解用户当下所关心的热点话题。

公开(公告)号：CN116664249A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310712055.4

申请日：2023-06-15

申请人： 合肥工业大学

发明人： 钱洋 ,  熊迎秋 ,  杨明 ,  姜元春 ,  刘业政 ,  孙见山 ,  柴一栋

IPC分类号： G06Q30/0601 ,  G06F18/2415

摘要： 本发明公开了一种考虑用户偏好不确定性的评论感知推荐方法，包括以下步骤：1.使用用户评论与评分构建数据集，2、构建非对称的用户偏好和产品特征表征学习模型，并融合用户偏好和商品特征构建评分预测模型，3、模型的训练与优化。本发明提出了非对称深度学习推荐方法，综合考虑了用户评论在学习用户偏好和产品表征方面的差异性，同时引入了用户偏好不确定性，从而能提高产品推荐性能。

公开(公告)号：CN116226352A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310314415.5

申请日：2023-03-28

申请人： 合肥工业大学

发明人： 姜元春 ,  崔福来 ,  宋丽荣 ,  李亮 ,  高静 ,  聂中一 ,  郑澍

IPC分类号： G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F40/30 ,  G06N3/08 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种考虑问答时空依赖关系的答案选择方法，其步骤包括：1.构建问答数据并进行数据预处理；2.使用BERT模型获取问答对的词级相似矩阵；3.拼接同一问题线程下多个答案的相似矩阵得到问答对时空张量；4.使用ConvLSTM模型进行问答匹配度预测。本发明使用BERT获取隐含语义相关性的问答对词级相似矩阵，基于词级相似矩阵构建问答对时空张量，并通过ConvLSTM模型学习问答数据中的时空依赖关系信息，最终实现对问题的回答选择，从而能准确地推荐出与问题匹配程度最高的最佳答案。

公开(公告)号：CN116150480A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310011459.0

申请日：2023-01-05

申请人： 合肥工业大学

发明人： 姜元春 ,  周凡 ,  钱洋 ,  刘业政 ,  袁坤 ,  柴一栋

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442

摘要： 本发明公开了一种融合多模态评论信息的用户个性化需求预测方法，其步骤包括：1.基于用户的购买历史记录，构建用户‑商品的购买关系网络；2.利用用户发表的多模态评论内容，构建网络图中边的属性；3.利用多模态变分自编码器挖掘用户在文本和图像两种模态上的主题分布；4.利用图注意力网络建模用户与商品之间的交互信息和多模态评论内容的语义信息；5.选取合适的损失函数来训练和优化模型。本发明结合了变分自编码器和图注意力网络，既能够分别从文本和图像这两种模态的数据中充分且全面地挖掘出用户对商品的偏好信息，又能够准确地对用户和商品进行表征，从而能达到更加精确的用户个性化需求的预测效果。

公开(公告)号：CN111090995B

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN201911116869.1

申请日：2019-11-15

申请人： 合肥工业大学

发明人： 姜元春 ,  李怡 ,  钱洋 ,  刘业政 ,  梁瑞成 ,  孙见山 ,  朱婷婷 ,  汪文娟 ,  刘畅 ,  刘心语

IPC分类号： G06F40/284 ,  G06F40/258 ,  G06F16/31 ,  G06V30/19

摘要： 本发明提供一种短文本主题识别方法和系统，涉及数据处理领域。本发明首先基于预训练的主题识别模型，获取待测短文本集合的短文本‑主题分布和主题‑词分布，词包括背景词和主题词；然后基于短文本‑主题分布和主题‑词分布，计算各主题词在短文本下所占权重；最后基于主题词在短文本下所占权重，选取焦点主题。本发明将短文本中词的做了区分，认为词包括背景词和主题词，除去在主题识别过程中背景词的影响，提高主题识别的准确率，从而准确的识别出焦点主题，为后续的个性化营销、推荐和信息检索等实际场景提供准确的数据支持。

公开(公告)号：CN112101380B

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202010888949.5

申请日：2020-08-28

申请人： 合肥工业大学

发明人： 姜元春 ,  汪文娟 ,  田志强 ,  刘业政 ,  井二康 ,  徐其瑜

IPC分类号： G06V10/40 ,  G06V10/75 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/02

摘要： 本发明提供一种基于图文匹配的产品点击率预测方法和系统、存储介质，涉及产品点击率预测技术领域。本发明提供的产品点击率预测方法通过将图片分为包含更多原始像素信息的小块，提取到的图片特征更加完整；同时依据图片特征、文本特征以及图文匹配融合特征得到联合特征用于预测产品的点击率，如此一方面考虑到图片特征和文本特征自身对点击率的影响，一方面将三者之间进行特征互补，极大的提高了预测点击率的准确度。