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公开(公告)号：CN115910203A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210726322.9
申请日：2022-06-24
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提供了一种基于属性异质网络嵌入的癌症协同驱动通路识别系统，整合突变数据，进行数据对齐和初步筛选；获得基因权重，优化基因通路关系；构建属性异质网络，重构通路交互网络；定义通路间的协同驱动能力判定协同驱动通路。本发明使用基于通路结构的基因权重对基因通路间的关系进行优化，重要基因可以对识别驱动通路产生更大的贡献，降低无关基因对结果的干扰；使用属性异质网络嵌入为通路水平分析提供了其他生物学分子相关的丰富遗传信息，弥补了通路水平相关生物学信息不充分/缺失的问题；定义的通路间协同驱动能力综合考虑了协同驱动通路的高覆盖性、高互斥性、突变共现和功能关联，能高效准确的识别协同驱动通路。
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公开(公告)号：CN114827904A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210500248.9
申请日：2022-05-10
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提出了一种移动服务用户轨迹预测方法及系统，属于计算机信息通信和服务计算技术领域，所解决技术问题是：如何预测时间和空间上的移动用户需求，方案包括：针对获取的当前移动用户活动轨迹数据进行处理，得到编号序列；将编号序列分别进行位置编码和特征嵌入，分别得到特征嵌入后的编号序列以及位置编码后的编号序列；将特征嵌入和位置编码后的编号序列相加得到序列位置信息特征；将特征嵌入后的编号序列分别输入到卷积神经网络和长短期记忆神经网络得到序列局部特征和时间依赖关系特征；基于序列位置信息特征、序列局部特征和时间依赖关系特征输出当前移动用户的区域预测结果。移动服务平台上的用户需求能够在时间和空间上被及时地预测。
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公开(公告)号：CN112365939A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011097864.1
申请日：2020-10-14
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开了一种基于医疗健康大数据的数据治理方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取多源异构医疗健康大数据；根据预设的标准数据结构，对医疗健康大数据进行标准化；检测存在数据缺失的属性特征，对缺失数据采用聚类方法或随机森林预测模型预测方法进行补全。本发明从多个角度出发，更加全面系统对医疗数据进行数据治理，提高医疗数据质量，为医疗数据分析及挖掘工作提供便利。
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公开(公告)号：CN118608244A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410753849.X
申请日：2024-06-12
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06Q30/0282 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06F40/151 , G06N3/048 , G06F40/20 , G06N3/0985
摘要： 本发明涉及一种用户情感和意见一致的可解释推荐方法及系统，包括：首先，使用评分预测作为推荐任务，得到学习到的情感矩阵；其次，将情感矩阵转换为意见矩阵，并通过情感‑意见对齐模块使情感矩阵与意见矩阵保持一致；其中，执行负采样以确保学习到的意见矩阵接近真实意见信息；最后，利用基于注意力机制的模型为推荐结果生成解释。通过引入情感‑意见对齐模块，可以让情感和意见信息保持一致，本发明方法提高了可解释推荐系统的性能，丰富生成的解释文本并解决了现有技术中存在的问题。
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公开(公告)号：CN118569371A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410727316.4
申请日：2024-06-06
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06N5/022 , G06N5/02 , G06F16/36 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于知识规则指导的主动链接预测方法，属于链接预测领域，本发明通过逻辑规则指导样本选择和模型训练两大环节。在样本选择环节，采用基于规则的不确定性采样方法，结合信息熵不确定性，筛选出富含规则信息和语义信息的优质训练样本。在模型训练环节，利用规则信息使训练集中的规则和语义信息得以充分利用，从而提升链接预测效果。包括获取并处理知识图谱数据，获得初始训练集和规则集，训练链接预测模型，并计算未标注样本的信息熵不确定性和规则不确定性，结合两者选择高不确定性样本进行人工标注，最后更新训练集和规则集。此方法可实现样本选择环节和模型训练环节的相互正向促进，达成优异的预测效果。
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公开(公告)号：CN118096155A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410154773.9
申请日：2024-02-02
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06Q20/38
摘要： 本发明涉及一种数据要素化、资产化及去中心流通方法，装置及存储介质。本发明将任意领域的数据资源，根据数据资源本领域的领域知识的指导，通过相应的映射规则生成数据要素；将数据要素根据所在市场的市场需求，使用相应的评估模型将数据要素转化成数字资产；资产化后的资产数据从模态、隐私级别和粒度三个维度四个层级进行描述；对描述后在数字资产按设定处理方式处理实现隐私保护和数据可验证的上链，将数字资产的流通定位为包含交易哈希、交易状态、交易所属区块、时间戳和发送者地址和接收者地址的交易，交易组成区块，区块之间通过哈希指针组织成区块链，交易间逻辑关联构成交易网；通过可验证的交易操作实现数字资产的去中心化流通。
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公开(公告)号：CN117814883A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410112272.4
申请日：2024-01-26
摘要： 本发明提供一种神经导航下颅内血肿穿刺抽吸装置,包括：穿刺筒、导航操作件和针芯；其中穿刺筒和针芯配合使用，帮助引流管进入脑部，当引流管进入脑部后，可在神经导航系统的监视下调整引流管的位置。使用时，先获取患者的头颅CT影像资料，并导入神经导航系统，再将导航操作件安装，并注册穿刺筒，然后在轨迹导航模式下，将穿刺筒置入血肿靶点，当一个靶点的血肿引流完后，可以继续在神经导航系统的监视下调整引流管至下一个靶点继续进行血肿引流；也就是说，本发明的神经导航下颅内血肿穿刺抽吸装置，能够始终通过通过神经导航系统知晓引流管的端部位置，进而能够始终在神经导航的监视下调整引流管的位置，从而避免因误操作造成的颅脑损伤。
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公开(公告)号：CN111309927B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010096087.2
申请日：2020-02-17
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06N3/126 , G06F16/9535 , G06Q50/20
摘要： 本发明属于学习路径推荐领域，提供了一种基于知识图谱挖掘的个性化学习路径推荐方法及系统，其解决了传统方法得到的学习路径与相应学习者匹配性差的问题，能够提高学习者的学习路径推荐的精度，使得该学习路径与学习者匹配程度更高。其中，该个性化学习路径推荐方法包括：基于知识图谱构建学习路径模型，进而将知识图谱映射成通用学习路径图；根据学习者特征对通用学习路径图做个性化处理，得到备选学习路径图；将备选学习路径图中所有学习路径作为初始学习路径，利用遗传算法及学习路径的自适应值生成新的学习路径，当达到预设迭代次数或生成的所有新的学习路径的自适应值大于预设阈值时，停止迭代并筛选出自适应值最高的学习路径作为推荐结果。
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公开(公告)号：CN116304987A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310331408.6
申请日：2023-03-28
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种移动用户时空轨迹的挖掘和预测方法及系统，所述方案包括对获取的当前移动用户历史时空轨迹数据进行预处理，获得按时间排序的轨迹序列以及时空上下文属性集合；将轨迹序列以及用户进行特征嵌入，分别得到轨迹序列特征以及用户特征；将特征嵌入后的轨迹序列输入到以预训练的自注意力神经网络作为骨干网络的层级注意力架构中，获得长期轨迹特征和短期轨迹特征；基于嵌入后的用户特征，对长期轨迹特征和短期轨迹特征进行特征融合，获得融合轨迹特征；基于所述融合轨迹特征，利用全连接层进行处理，获得当前移动用户的轨迹预测结果。
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公开(公告)号：CN114579893B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210495679.0
申请日：2022-05-09
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F16/9537 , G06F16/958
摘要： 本发明公开了一种连续POI推荐方法及系统，属于POI推荐技术领域；本发明通过对用户的签到记录进行分析，获取用户的稳定偏好和上下文动态偏好，根据用户当前的位置信息和签到记录中的POI信息，获取POI候选集，缩小POI信息的筛选范围，将稳定偏好和上下文动态偏好匹配，获取用户的综合偏好，对用户的综合偏好和POI候选集的相似性进行分析，根据相似性，输出POI推荐信息；解决了现有技术中存在的“POI推荐不准确”的问题；通过本发明的改进，能够缩小POI信息的筛选范围，综合考虑稳定偏好和上下文动态偏好对POI推荐的影响，提高了短时间内POI推荐的准确性。
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