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公开(公告)号：CN117743694B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410166365.5
申请日：2024-02-06
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于跨域推荐技术领域，公开了基于图节点特征增强的多层迁移学习跨域推荐方法及系统，该方法首先利用用户和物品的索引ID，基于高阶图结构生成用户和物品在源域和目标域的初始嵌入特征；然后提取多维一致性用户偏好特征，然后基于Transformer模型架构深度融合用户初始图节点嵌入特征和多维一致性用户偏好特征，增强图节点嵌入特征；然后分层对齐源域和目标域的用户特征分布、并聚合各层用户和物品特征，最后得到最终用于评分预测的用户和物品嵌入特征，进行评分预测。通过本发明充分挖掘推荐系统中辅助信息的价值以提取用户多维一致性偏好特征，获得更高质量的用户特征表示，提高跨域推荐质量。
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公开(公告)号：CN117648459B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410115822.8
申请日：2024-01-29
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06F16/33 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于跨模态检索技术领域，公开了针对高相似海洋遥感数据的图文跨模态检索方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤S1、提取图像和文本特征；步骤S2、训练跨模态检索模型：所述跨模态检索模型包括细粒度稀疏表示模块、跨模态信息偏差计算模块和语义感知损失模块；步骤S3、将待检索的图片或文本输入至训练好的跨模态检索模型中，得到对应的检索结果。通过本发明实现相似性极高的同语义数据的准确匹配。
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公开(公告)号：CN117743694A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410166365.5
申请日：2024-02-06
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于跨域推荐技术领域，公开了基于图节点特征增强的多层迁移学习跨域推荐方法及系统，该方法首先利用用户和物品的索引ID，基于高阶图结构生成用户和物品在源域和目标域的初始嵌入特征；然后提取多维一致性用户偏好特征，然后基于Transformer模型架构深度融合用户初始图节点嵌入特征和多维一致性用户偏好特征，增强图节点嵌入特征；然后分层对齐源域和目标域的用户特征分布、并聚合各层用户和物品特征，最后得到最终用于评分预测的用户和物品嵌入特征，进行评分预测。通过本发明充分挖掘推荐系统中辅助信息的价值以提取用户多维一致性偏好特征，获得更高质量的用户特征表示，提高跨域推荐质量。
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公开(公告)号：CN115757529A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310015107.2
申请日：2023-01-06
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/21 , G06F16/2458 , G06F18/25
Abstract: 本发明属于跨域推荐技术领域，公开了一种基于多元辅助信息融合的跨域共性迁移推荐方法和系统，获取共同用户在源域和目标域上的物品评论信息、用户评论信息和用户历史偏好信息；提取平衡融合多辅助信息的用户和物品Aspect级特征；基于变分自编码器提取用户域间共性特征，并基于自注意力机制获得源域和目标域用户和物品的嵌入特征；通过得到的用户嵌入特征、物品嵌入特征预测打分。通过本发明利用多元辅助信息之间的关联来开展嵌入特征的学习，利用变分自编码器获取用户域间共性特征和域内个性特征，通过最小化共性特征与个性特征之间的互信息来进行共性信息增强，将用户偏好进行有效迁移，解决了跨域推荐过程中可能会出现的负迁移问题。
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公开(公告)号：CN118585315A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410630830.6
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国海洋大学
Abstract: 本发明公开了面向国产众核超算的深度学习模型多任务调度系统及方法，涉及机器学习技术领域，包括：任务处理模块、主核任务队列模块、从核阵列任务队列模块、出度入度信息表模块、主核线程池模块、从核阵列线程池模块。方法包括：接收任务；判断是否需要DAG调度，需要采用DAG调度模式，不需要采用非DAG调度模式。针对需要使用DAG的任务，本发明在提供DAG调度的前提下，进一步增加了基于优先级的调度，提交任务时提供任务之间的依赖关系，以及相应的优先级，调度系统将完成相应DAG图的建立。在显示地调用阻塞等待后，任务将进入执行阶段，任务的调度将按照预设的依赖图和优先级执行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117648459A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410115822.8
申请日：2024-01-29
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06F16/33 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于跨模态检索技术领域，公开了针对高相似海洋遥感数据的图文跨模态检索方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤S1、提取图像和文本特征；步骤S2、训练跨模态检索模型：所述跨模态检索模型包括细粒度稀疏表示模块、跨模态信息偏差计算模块和语义感知损失模块；步骤S3、将待检索的图片或文本输入至训练好的跨模态检索模型中，得到对应的检索结果。通过本发明实现相似性极高的同语义数据的准确匹配。
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公开(公告)号：CN115952360A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310238254.6
申请日：2023-03-14
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于跨域推荐技术领域，公开了基于用户和物品共性建模的域自适应跨域推荐方法及系统，所述系统包括数据输入模块、基于变分自编码器的辅助信息共性提取模块、基于跨域Transformer的域适应模块以及评分预测模块，通过基于变分自编码器的辅助信息共性提取模块，提取用户和物品在辅助域和目标域的评论共性信息和评分信息，获得用户嵌入特征，然后通过基于跨域Transformer的域适应模块，将用户嵌入特征进行特征对齐，最后评分预测模块输出预测结果；通过本发明减少跨域推荐中的负迁移问题和噪声的影响。
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公开(公告)号：CN118313439B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410463892.2
申请日：2024-04-17
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/0464 , G06V20/13 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向海洋遥感图像分析的并行增量深度学习方法，涉及海洋遥感技术领域。该方法在聚焦图像的相似性的基础上提出了一种易于移植的基于增量裁剪的训练和推理加速框架，可通过共享的相同区域计算达到加速网络计算的效果。此外，由于现有的增量加速技术由共享共同操作所产生的共享收益显然对输入序列的相似性非常敏感，而相似性很大程度上取决于输入顺序，本方案探索了一种新的感知语义差异的排序方法，将其应用到周期性视频序列和图像序列中，并据此展开多种性能优化技术研究。
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公开(公告)号：CN118313439A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410463892.2
申请日：2024-04-17
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/0464 , G06V20/13 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向海洋遥感图像分析的并行增量深度学习方法，涉及海洋遥感技术领域。该方法在聚焦图像的相似性的基础上提出了一种易于移植的基于增量裁剪的训练和推理加速框架，可通过共享的相同区域计算达到加速网络计算的效果。此外，由于现有的增量加速技术由共享共同操作所产生的共享收益显然对输入序列的相似性非常敏感，而相似性很大程度上取决于输入顺序，本方案探索了一种新的感知语义差异的排序方法，将其应用到周期性视频序列和图像序列中，并据此展开多种性能优化技术研究。
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公开(公告)号：CN115952360B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310238254.6
申请日：2023-03-14
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于跨域推荐技术领域，公开了基于用户和物品共性建模的域自适应跨域推荐方法及系统，所述系统包括数据输入模块、基于变分自编码器的辅助信息共性提取模块、基于跨域Transformer的域适应模块以及评分预测模块，通过基于变分自编码器的辅助信息共性提取模块，提取用户和物品在辅助域和目标域的评论共性信息和评分信息，获得用户嵌入特征，然后通过基于跨域Transformer的域适应模块，将用户嵌入特征进行特征对齐，最后评分预测模块输出预测结果；通过本发明减少跨域推荐中的负迁移问题和噪声的影响。
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