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公开(公告)号：CN110704576A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910944006.7
申请日：2019-09-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于文本的实体关系抽取方法及装置，该方法从预设的语料库中确定待处理文本中待处理实体所属描述文本中的词作为待处理词；根据待处理实体和待处理词分别与待处理文本的所属关系，得到文本向量表示；将述文本向量表示输入至预设的关系分类模型，得到待处理实体间的关系表示，本实施例引入了待处理实体及待处理实体所属的描述文本，以使得到的文本向量表示包含了待处理实体存在的潜在信息，可见，应用本实施例提供的方法能够提高对文本进行分类的准确率。
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公开(公告)号：CN109801077A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910052269.7
申请日：2019-01-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种套现用户检测方法、装置及设备，其中，该方法包括：获取各个待检测用户的自身特征信息以及各个待检测用户的交互信息，其中，针对各个待检测用户，该交互信息包括该待检测用户与其他待检测用户交互的信息和该待检测用户与待检测用户之外的其他对象交互的信息；针对各个待检测用户，根据该待检测用户的自身特征信息，以及该待检测用户的交互信息，确定该待检测用户的邻居特征信息；并将该待检测用户的自身特征信息和邻居特征信息，输入至注意力机制模型，得到该待检测用户套现的概率；其中，注意力机制模型是根据多个训练样本训练得到的。通过本发明实施例提供的套现用户检测方法、装置及设备，提高检测的准确性。
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公开(公告)号：CN106951527A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710168927.X
申请日：2017-03-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供了一种歌曲推荐方法及装置，该方法中，获取多个用户的听歌记录，其中，多个用户中包括待推荐用户，听歌记录中记录有每个用户针对歌曲库中的各首歌曲的反馈信息，反馈信息为收听、下载和收藏中的至少一个；根据听歌记录中的反馈信息对歌曲库中的歌曲进行聚类，得到多类歌曲；从聚类获得的多类歌曲中，确定待推荐用户所对应的目标类别歌曲；从目标类别歌曲中，选取一首歌曲推荐至待推荐用户。由此，通过聚类的方式，将歌曲库中的歌曲分类，从聚类得到的多类歌曲中确定目标类别歌曲，再从目标类别歌曲中选取一首歌曲推荐至待推荐用户，相比于直接从歌曲库中选取一首歌曲进行推荐，大大减少了计算量，提高了歌曲推荐速率。
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公开(公告)号：CN105913125A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610225725.X
申请日：2016-04-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N7/00
CPC classification number: G06N7/00
Abstract: 本发明实施例提供的异质信息网络元路径确定、链路预测方法及装置，可以创建第一数据结构体并插入侯选集；根据侯选集中保存的数据结构体的综合相似性分数的大小，从侯选集中选出一个数据结构体，检察该数据结构体中是否存在与任一第一实体对相同的第三实体对；如果存在，将该数据结构体中链接第三实体对的元路径保存至元路径集，删除侯选集中的该数据结构体，并继续从侯选集中选择下一个数据结构体；否则，创建第三数据结构体并插入侯选集，然后继续从侯选集中选择下一个数据结构体，直到侯选集为空。应用本发明提供的元路径确定方法及装置，可以快速、准确地确定出有用的元路径；应用本发明提供的一种链路预测方法及装置，获得的预测结果更准确。
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公开(公告)号：CN105761154A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610222113.5
申请日：2016-04-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种社会化推荐方法及装置，可以接收异质信息网络中的第一用户发送的推荐请求；判断所述异质信息网络中是否存在所述第一用户未知的第一物品；如果是，根据第一预测模型，确定所述第一用户对每个所述第一物品的预测评分，其中，所述第一预测模型为：B'是用户相似性规则化项；并将预测评分不小于预设值的所述第一物品推荐给所述第一用户。由于第一预设模型中的用户相似性规则化项B'，对高相似性用户和低相似性用户均具有良好的约束性。因此，相比于现有技术中的基础社会化推荐算法SoMF，本发明提供的一种社会化推荐方法及装置，对第一用户未知的第一物品的预测评分更准确，使得推荐效果更好，更能满足用户的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120045792A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510218762.7
申请日：2025-02-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/735 , G06Q30/0601 , G06F40/186 , G06N5/04 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种融合大语言模型世界知识的推荐系统纠偏方法，包括：获取推荐系统的开源数据集，生成训练集；通过训练集结合上下文学习技术引导大语言模型生成物品的描述信息和用户的偏好推理；通过预训练的文本编码器对物品的描述信息和用户的偏好推理进行编码，生成第一编码向量，对用户和物品的ID进行编码，生成第二编码向量；将第一编码向量和第二编码向量输入多模态专家网络模块，得到用户和物品的最终表示；将用户和物品的最终表示输入预测层得到预测值，进而通过交叉熵损失函数对多模态专家网络模块进行优化；通过优化后的多模态专家网络模块进行推荐系统纠偏。消除用户行为数据中的固有偏差，捕捉用户的真实偏好，完成推荐系统纠偏。
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公开(公告)号：CN113688574B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111051476.4
申请日：2021-09-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种应用于GNN的拓扑感知的后处理置信度校正方法，利用GNN中置信度的同质性对置信度进行校正，该校正函数是一种非线性变换，但同样保存了原始GNN的分类精度。此外，本发明基于该校正方法提出了一种校正过后的GNN自训练方法，其中置信度首先由CaGCN校准，然后用于生成伪标签，可以有效地利用高置信度的预测，并通过大量的实验证明了本发明提出的方法在校正和准确性方面的有效性。
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公开(公告)号：CN112733933B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110023447.0
申请日：2021-01-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了基于统一优化目标框架图神经网络的数据分类方法及装置，获取待分类对象的描述信息，待分类对象之间的关系信息；基于描述信息生成特征矩阵，基于关系信息生成邻接矩阵；将特征矩阵和邻接矩阵输入预先构建并训练完成的图神经网络，得到各待分类对象的分类结果；图神经网络是根据预先确定的特征传播方程构建的，特征传播方程是在预设优化目标方程的基础上进行图形过滤器赋值得到的，优化目标方程包括特征拟合约束项和图拉普拉斯正则化约束项。提出了图神经网络的统一的优化目标方程，并对图形过滤器进行赋值得到特征传播方程，根据特征传播方程构建图神经网络，根据所构建的图神经网络对待分类对象进行分类，能够提高分类准确性。
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公开(公告)号：CN112966763B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110285723.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供的一种分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，通过根据样本异质图生成样本异质图提取语义图并生成关系子图，根据关系子图得到待分类目标的分类结果，并计算当前损失，根据当前损失对待训练的异质图结构学习网络和待训练的图神经网络的参数同时进行调整，从而可以提高模型训练的效率。
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公开(公告)号：CN111815415B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010675073.6
申请日：2020-07-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明实施例提供了一种商品推荐方法、系统及设备，涉及计算机应用技术领域，其中，方法可以包括：获取用户的历史交互行为信息；历史交互行为信息包括用户在历史时间内与商品的交互行为；基于历史交互行为信息，结合用户习惯对用户需求的影响以及不同交互行为之间的影响，确定用户的用户特征信息；确定多个商品的商品特征信息；将用户特征信息和多个商品的商品特征信息输入预先训练好的预测模型，得到用户分别与各个商品的交互概率；交互概率表示用户选择与商品交互的概率；基于交互概率为用户推荐商品。通过本发明实施例提供的商品推荐方法、系统及设备，能够提高推荐的准确性。
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