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公开(公告)号：CN115952307A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211742093.6
申请日：2022-12-30
申请人： 合肥工业大学 , 安徽航天信息有限公司
IPC分类号： G06F16/435 , G06F16/483 , G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q30/0601 , G06V10/82 , G06F40/205 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/0895 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于多模态图对比学习的推荐方法，其步骤包括：1.数据采集与预处理；2.图卷积层；3.构建对比学习层；4.构建损失函数；5.对图对比学习模型进行训练。本发明在处理多模态数据的推荐任务时，能够通过分离的图学习模式和对比学习增强用户和物品的表示，缓解了多模态噪声污染的问题。
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公开(公告)号：CN116186301A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211742092.1
申请日：2022-12-30
申请人： 合肥工业大学 , 安徽航天信息有限公司
IPC分类号： G06F16/435 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于多模态分层图的多媒体推荐方法、电子设备及存储介质，该方法步骤包括：1.数据采集与预处理；2.构建多模态分层图；3.构建损失函数；4.对多模态分层图进行训练。本发明在处理多模态数据的推荐任务时，能够综合利用文本与视觉的多模态信信息以及用户项目的实体信息，以快速且准确地学习出用户和项目的特征表示，从而能提高推荐的准确性和精度。
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公开(公告)号：CN114528908B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111670119.6
申请日：2021-12-31
申请人： 安徽航天信息有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F40/194 , H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/27
摘要： 本发明提供了一种网络请求数据分类模型训练方法、分类方法及存储介质，训练方法包括步骤：获取多条网络请求数据，并提取各条网络请求数据中的特征数据；采用预设的特征数据匹配规则对网络请求数据中的特征数据进行匹配，获得每条网络请求数据中特征数据的数量匹配结果；采用各条合法请求数据的请求地址数据对预先构建的隐马尔可夫模型进行训练，获得第一计算模型；采用第一计算模型计算请求地址数据的文本序列生成概率；根据数量匹配结果和文本序列生成概率生成各条网络请求数据的特征向量，采用特征向量训练预先构建的第一逻辑回归模型，获得第二计算模型。本发明从多个维度对网络请求数据进行分析，有效提高了网络数据分类的准确性。
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公开(公告)号：CN116028622A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211673820.8
申请日：2022-12-26
申请人： 安徽航天信息有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/289 , G06F16/903 , G06F18/214 , G06F40/126 , G06Q30/04 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种商品和服务编码智能识别系统、方法、设备及存储介质，涉及电子商务平台技术领域。本发明所述的商品和服务编码智能识别系统包括：数据收集模块，用于获取样本数据，其中，样本数据包括历史开票数据；数据处理模块，用于根据历史开票数据构建训练集；模型训练模块，用于构建分类模型，根据训练集对所述分类模型进行训练，得到训练好的分类模型；线上服务模块，用于根据训练好的分类模型，对商品和服务编码进行智能识别。本发明可以对商品和服务编码进行智能识别，提高机器编码的准确率。
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公开(公告)号：CN115964370A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211626032.3
申请日：2022-12-15
申请人： 安徽航天信息有限公司
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/27 , G06F16/25 , G06F16/2455
摘要： 本发明提供了一种数据表处理方法、装置、计算机设备及存储介质，所述处理方法应用于数据表处理系统，数据表处理系统包括：应用程序、数据库和设置于所述应用程序和所述数据库之间的映射层，且所述映射层用于分别与所述应用程序和所述数据库互相访问，数据表处理方法包括：当应用程序接收到访问请求时，在映射层中查询与访问请求对应的映射模型，根据查询结果，访问数据库，进行数据操作，得到数据信息，其中，映射模型用于存储应用程序的数据表和数据库的实体表之间的映射关系；在映射层中获取预设拆分标准和数据库返回的数据信息，根据预设拆分标准和数据库返回的数据信息进行分表操作，实现自动拆分，避免数据表请求耗时缓慢。
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公开(公告)号：CN115840855A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211687088.X
申请日：2022-12-27
申请人： 安徽航天信息有限公司
IPC分类号： G06F16/9536 , G06F16/951 , G06V30/14 , G06F16/906 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供了一种社区数据采集处理方法、系统、计算机设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，所述社区数据采集处理方法包括：采集识别各业务系统的用户数据；分类解析所述用户数据，得到处理数据；计算所述处理数据的权重占比，根据所述权重占比对所述处理数据进行排序，得到优先级数据；对所述优先级数据过滤处理，得到社区数据。本发明通过有侧重的处理数据提高社区数据采集效率。
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公开(公告)号：CN115794143A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211245371.7
申请日：2022-10-12
申请人： 航天信息股份有限公司 , 安徽航天信息科技有限公司 , 安徽航天信息有限公司
摘要： 本申请公开了一种客户端升级方法及装置，该方法包括第一设备获取第一应用的第一请求；第一设备通过第一客户端调用第一服务，第一服务用于处理第一应用的请求，第一客户端的版本为第一版本，第一服务的版本为第二版本；第一设备获取第一请求完成处理的指示信息；第一设备将第一客户端的版本升级为第二版本。该方法通过第一客户端调用第一服务的方式处理第一请求，第一服务处理完第一请求后，升级客户端版本，从而实现Hive等客户端版本的不停机升级。
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公开(公告)号：CN114461596A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111596760.X
申请日：2021-12-24
申请人： 安徽航天信息有限公司
IPC分类号： G06F16/178 , G06F16/17
摘要： 本发明提供了一种基于Spark平台的多源数据同步方法、装置及系统，涉及数据同步技术领域。本发明所述的基于Spark平台的多源数据同步方法，包括：基于Spark框架封装多种数据源接口，构建通用同步工具类jar包；根据同步工具参数要求配置同步参数生成JSON参数文件，根据所述JSON参数文件创建同步任务；通过调用所述通用同步工具类jar包触发所述同步任务执行，获取与所述同步任务对应的执行日志信息，根据所述执行日志信息判断是否同步成功。本发明所述的技术方案，通过封装多种数据源接口并采用同步参数配置化方法来简化数据同步任务，有效提高了多源数据同步执行效率，且涵盖了Spark平台下所有支持数据源的接入和输出方式，使得跨数据源整合处理变得高效便捷。
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公开(公告)号：CN115935255A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211568127.4
申请日：2022-12-08
申请人： 安徽航天信息有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06Q30/04
摘要： 本发明涉及一种单据数据分类的方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取单据数据，其中，所述单据数据包括行数据和所述行数据对应的数量值，判断每个所述行数据对应的所述数量值是否超过限额；若所述数量值没有超过所述限额，则保留所述行数据，若所述数量值超过所述限额，则拆分所述行数据；对所述行数据排序获取第一排序行数据，其中，所述第一排序行数据包括保留的所述行数据和拆分后的所述行数据；对所述第一排序行数据重新组合，获取重组单据数据。本发明以限额为基础，受票方更容易接受已开发票的内容，使得企业开票的发票张数最少。
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公开(公告)号：CN114528908A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111670119.6
申请日：2021-12-31
申请人： 安徽航天信息有限公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06F40/194 , H04L9/40
摘要： 本发明提供了一种网络请求数据分类模型训练方法、分类方法及存储介质，训练方法包括步骤：获取多条网络请求数据，并提取各条网络请求数据中的特征数据；采用预设的特征数据匹配规则对网络请求数据中的特征数据进行匹配，获得每条网络请求数据中特征数据的数量匹配结果；采用各条合法请求数据的请求地址数据对预先构建的隐马尔可夫模型进行训练，获得第一计算模型；采用第一计算模型计算请求地址数据的文本序列生成概率；根据数量匹配结果和文本序列生成概率生成各条网络请求数据的特征向量，采用特征向量训练预先构建的第一逻辑回归模型，获得第二计算模型。本发明从多个维度对网络请求数据进行分析，有效提高了网络数据分类的准确性。
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