公开(公告)号：CN113221019B

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202110362445.4

申请日：2021-04-02

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 宗兰芳 ,  刘业政 ,  张璐 ,  周芦娟 ,  鲁泽昊 ,  吴乐乐

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/958 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于即时学习的个性化推荐方法、系统、存储介质和电子设备，涉及信息推荐领域。本发明包括获取查询用户对推荐信息的第一历史评分矩阵；计算查询用户与其他用户的相似性，获取相似用户的第二历史评分矩阵，得到相似样本矩阵；将相似样本矩阵输入局部加权回归模型中，得到回归系数矩阵；根据第一历史评分矩阵和回归系数矩阵，获取查询用户对待推荐信息的评分预测值。将时间要素考虑到推荐算法之中，从历史数据中找出与当前查询样本最匹配的样本数据进行局部建模，从而可以有效解决变量的非线性和跳跃性的变化问题，提高输出推荐的预测精度，有利于体现用户兴趣即时变化，解决了已有的个性化推荐算法不能即时反应用户的兴趣漂移问题。

公开(公告)号：CN114066416A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202111361554.0

申请日：2021-11-17

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 李公文 ,  胡伟伟 ,  程丙南 ,  许刚 ,  宗兰芳 ,  熊迎秋 ,  刘业政

IPC: G06Q10/10 ,  G06Q10/06 ,  G06Q10/08 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明涉及MES管理技术领域，具体为一种基于互联网技术工厂云MES管理系统及方法，该管理系统包括云端监控平台、产品处理加工管理模块、原料库存管理模块、物流业务管理模块、人才综合管控模块、安全管理模块和采购及开销管理模块；所述云端监控平台通过互联网分别与产品处理加工管理模块、原料库存管理模块、物流业务管理模块、人才综合管控模块、安全管理模块和采购及开销管理模块连接以实现数据互交。本发明对设备运行数据进行了实时监控和记录，对加工产品质量进行了管理和跟踪，实现了工厂管理人员和下单客户同时对产品订单信息的进度和完成度进行快速精准的掌握，实现了多生产车间集成化及可视化管理，可快速响应，降低了开发维护时间和成本，更贴近工业化需求。

公开(公告)号：CN116579816A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310290226.9

申请日：2023-03-21

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 刘业政 ,  周芦娟 ,  宗兰芳 ,  袁昆 ,  孙春华 ,  柴一栋 ,  孙见山

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明提供一种基于超链的面向数据要素流通的交易方法和系统，涉及数据要素流通技术领域。本发明依托私有链、联盟链、公有链、平行链等区块链技术和跨链技术，构建基于超链并考虑数据交易机制的全国一体化数据要素流通交易方法，打破了“机制孤岛”和“数据孤岛”，支持数据要素流通交易平台跨层级、跨地域、跨行业互联互通；此外，利用区块链技术在隐私保护方面的优势分别为数据资源持有权、数据产品经营权和数据加工使用权的交易提供可信的平台。

公开(公告)号：CN115348312A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202210990662.2

申请日：2022-08-18

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 李公文 ,  刘业政 ,  宗兰芳 ,  王魁

IPC: H04L67/51 ,  H04L67/60

Abstract: 本发明公开一种微服务划分方法，包括步骤一、构建微服务划分模型并确定划分指标，步骤二、计算内聚度微服务划分指标，步骤三、计算耦合度微服务划分指标，步骤四、计算粒度微服务划分指标，步骤五、计算可重用性微服务划分指标，步骤六、合并计算各指标对为服务划分的综合评价并根据结果对微服务进行划分；本发明方法操作计算简单快捷，同时创新性的提出以内聚度、耦合度、粒度和可重用性作为微服务划分指标，并根据各个划分指标的计算结果对微服务划分进行计算评价，得到合理的微服务划分具有更高的服务内聚性与可重用性，更低的服务耦合性和更细的粒度的结论，充分考虑了粒度的特性，具有更强的说服力。

公开(公告)号：CN113221019A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110362445.4

申请日：2021-04-02

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 宗兰芳 ,  刘业政 ,  张璐 ,  周芦娟 ,  鲁泽昊 ,  吴乐乐

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/958 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于即时学习的个性化推荐方法、系统、存储介质和电子设备，涉及信息推荐领域。本发明包括获取查询用户对推荐信息的第一历史评分矩阵；计算查询用户与其他用户的相似性，获取相似用户的第二历史评分矩阵，得到相似样本矩阵；将相似样本矩阵输入局部加权回归模型中，得到回归系数矩阵；根据第一历史评分矩阵和回归系数矩阵，获取查询用户对待推荐信息的评分预测值。将时间要素考虑到推荐算法之中，从历史数据中找出与当前查询样本最匹配的样本数据进行局部建模，从而可以有效解决变量的非线性和跳跃性的变化问题，提高输出推荐的预测精度，有利于体现用户兴趣即时变化，解决了已有的个性化推荐算法不能即时反应用户的兴趣漂移问题。