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公开(公告)号：CN110347842A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910425540.7
申请日：2019-05-21
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都珉安科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/9537 , G06Q50/14
Abstract: 本公开涉及一种基于智能腕表的知识图谱导游系统，包括：智能腕表，用于获取游客的身份信息和所在的位置信息，并将所述身份信息和所述位置信息发送至服务器；服务器，用于接收所述智能腕表发送的所述身份信息和所述位置信息，查找对应于所述身份信息的游客历史记录，查找对应于所述位置信息的景点知识图谱，基于所述游客历史记录和所述景点知识图谱生成推荐景点信息，并将所述推荐景点信息发送给所述智能腕表。用于解决目前的导游只有讲解的服务，游客难以自由行动的技术问题。
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公开(公告)号：CN110347842B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910425540.7
申请日：2019-05-21
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都珉安科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/9537 , G06Q50/14
Abstract: 本公开涉及一种基于智能腕表的知识图谱导游系统，包括：智能腕表，用于获取游客的身份信息和所在的位置信息，并将所述身份信息和所述位置信息发送至服务器；服务器，用于接收所述智能腕表发送的所述身份信息和所述位置信息，查找对应于所述身份信息的游客历史记录，查找对应于所述位置信息的景点知识图谱，基于所述游客历史记录和所述景点知识图谱生成推荐景点信息，并将所述推荐景点信息发送给所述智能腕表。用于解决目前的导游只有讲解的服务，游客难以自由行动的技术问题。
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公开(公告)号：CN111259133A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010054209.1
申请日：2020-01-17
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 韩楠 , 沈杰 , 宋学江 , 程维杰 , 魏军林 , 张小辉 , 丁超 , 肖月强 , 陈文林 , 李斌勇 , 张吉烈 , 张永清 , 何林波 , 元昌安 , 彭京 , 周凯 , 余华 , 范勇强 , 冉先进
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种融合多信息的个性化推荐方法，该方法包括采用word2vec算法和FM算法获得用户与项目的相似度，采用RippleNet算法得到用户与项目的预测点击概率，采用动态融合算法得到预测评分，基于预测评分为用户提供个性化推荐列表。本发明将知识图谱与评论内容作为多源数据，并使用不同算法对数据进行处理，并采用动态融合方法进行有效结合，为用户提供更精准的个性化推荐服务，能够实现更好的推荐效果，并且可以有效地解决数据稀疏带来的推荐准确性降低的问题。
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公开(公告)号：CN110969260A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911007816.6
申请日：2019-10-22
Applicant: 成都信息工程大学 , 泸州市城投智慧科技发展有限责任公司
Inventor： 乔少杰 , 刘定祥 , 孙科 , 韩楠 , 魏军林 , 张永清 , 许源平 , 彭珍妮 , 王伟 , 元昌安 , 冉先进 , 范勇强 , 彭京 , 周凯 , 黄萍 , 郑皎凌 , 何晓曦 , 李斌勇 , 覃晓 , 张吉烈
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，提供了一种不平衡数据过采样方法，基于三角形重心特点，包括：S1、获取样本集，并对所述样本集进行正负样本划分，得到正样本集和负样本集；S2、获取正样本集坐标点位信息，根据所述正样本集坐标点位信息生成均值中心点；S3、识别所述正样本集中每一正样本到均值中心点的马氏距离，按马氏距离大小对所述正样本进行排序得到正样本序列；S4、根据所述正样本序列对正样本集进行分组生成正样本组，识别所述正样本组的重心，将所述重心位置标记为新正样本；S5、将所述新正样本并入至正样本集得到新正样本集，重复步骤S2-S4，得到与负样本数量相平衡的正样本数量；通过上述方法，本发明解决了机器学习中的过拟合现象。
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公开(公告)号：CN110110013B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910388351.7
申请日：2019-05-10
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F16/951 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于时空属性的实体竞争关系数据挖掘方法，将实体竞争关系探测与前沿的计算机技术相结合，克服了传统的竞争关系数据挖掘方法不考虑时空属性影响的缺点，科学的融合实体用户评论、实体用户评论时间和实体空间位置三大因素，科学精确的量化了实体间的竞争关系。本发明最终挖掘得到的实体竞争关系数据取值范围为[0,1]，有效解决了传统的竞争关系挖掘方法和竞争对手识别方法结果对于非技术人员无法理解，最终还需要人工处理和筛选的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112905591A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110152193.2
申请日：2021-02-04
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都探码科技有限公司 , 四川省金科成地理信息技术有限公司
Inventor： 乔少杰 , 韩楠 , 宋学江 , 高瑞玮 , 肖月强 , 张小辉 , 赵兰 , 李鑫钰 , 冉先进 , 甘戈 , 孙科 , 范勇强 , 黄萍 , 魏军林 , 温敏 , 程维杰 , 叶青 , 余华 , 向导 , 彭京 , 周凯 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 李斌勇 , 张永清
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法，包括以下步骤：S1、对SQL语句进行编码，分别生成列、数据表和连接关系的特征向量；S2、根据列和数据表的特征向量，设计向量树AT来生成连接树的特征向量；S3、根据列、数据表、连接关系和连接树的特征向量，设计部分连接计划模型SP来生成部分连接计划的特征向量，进而生成下一时刻连接状态的特征向量；S4、根据下一时刻连接状态的特征向量，构建深度强化学习模型J，并结合部分连接计划模型SP与向量树AT，生成数据表的最优连接顺序。本发明解决了现有查询优化器生成数据表的次优连接顺序导致查询效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN111275480B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202010014388.6
申请日：2020-01-07
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 郑皎凌 , 程维杰 , 韩楠 , 宋学江 , 张小辉 , 叶青 , 魏军林 , 肖月强 , 陈权亮 , 李斌勇 , 张吉烈 , 张永清 , 何林波 , 温敏 , 元昌安 , 彭京 , 周凯 , 余华 , 范勇强 , 冉先进
IPC: G06Q30/02 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明涉及一种面向多维稀疏销售数据仓库的欺诈行为挖掘方法，属于数据挖掘领域。该方法包括以下步骤：S1：进行参数定义，包括多维数据空间、多维数据空间上的偏序格、销售数据仓库、销售数据仓库在多维数据空间上的数据分块、挂单行为和挂单模式；S2：进行问题定义；S3：进行特定挂单模式下的挂单点挖掘；S4：进行挂单模式挖掘。本发明提出了挂单模式偏序格的概念，通过引入偏序格中各个挂单模式的相对位置偏序结构信息，有效的使用了数据仓库中的维度层次信息来对挂单行为所遵循的挂单模式进行挖掘。
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公开(公告)号：CN111189459A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010026328.6
申请日：2020-01-10
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 黄振锋 , 甘戈 , 韩楠 , 宋学江 , 魏军林 , 张小辉 , 温敏 , 肖月强 , 程维杰 , 陈权亮 , 李斌勇 , 张永清 , 张吉烈 , 何林波 , 元昌安 , 彭京 , 周凯 , 余华 , 范勇强 , 冉先进
IPC: G01C21/30
Abstract: 本申请实施例提供了一种定位信息与道路匹配的方法和装置，该方法包括：S1.获取待匹配的定位轨迹序列和道路网络数据；步骤S2.获取所述轨迹序列的候选路段；步骤S3.判断所述定位轨迹序列中已匹配点的个数是否大于两个，若是，则用第一匹配算法计算出所述轨迹序列在所述道路网络数据上的匹配轨迹；若否，则用第二匹配算法计算出所述轨迹序列在所述道路网络数据上的匹配轨迹；步骤S4.输出所述匹配轨迹。本申请提供的定位信息与道路匹配的方法和装置，其通过获取浮动车数据和城市道路网络数据，搜索和筛选出合理的候选路段和候选待匹配点，结合所设计两种不同的匹配算法来进行浮动车地图的匹配，实现了大规模浮动车地图匹配的准确性和效率性。
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公开(公告)号：CN112905591B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110152193.2
申请日：2021-02-04
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都探码科技有限公司 , 四川省金科成地理信息技术有限公司
Inventor： 乔少杰 , 韩楠 , 宋学江 , 高瑞玮 , 肖月强 , 张小辉 , 赵兰 , 李鑫钰 , 冉先进 , 甘戈 , 孙科 , 范勇强 , 黄萍 , 魏军林 , 温敏 , 程维杰 , 叶青 , 余华 , 向导 , 彭京 , 周凯 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 李斌勇 , 张永清
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法，包括以下步骤：S1、对SQL语句进行编码，分别生成列、数据表和连接关系的特征向量；S2、根据列和数据表的特征向量，设计向量树AT来生成连接树的特征向量；S3、根据列、数据表、连接关系和连接树的特征向量，设计部分连接计划模型SP来生成部分连接计划的特征向量，进而生成下一时刻连接状态的特征向量；S4、根据下一时刻连接状态的特征向量，构建深度强化学习模型J，并结合部分连接计划模型SP与向量树AT，生成数据表的最优连接顺序。本发明解决了现有查询优化器生成数据表的次优连接顺序导致查询效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN112749191A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110070780.7
申请日：2021-01-19
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 温敏 , 宋学江 , 韩楠 , 杨国平 , 肖月强 , 张小辉 , 赵兰 , 甘戈 , 孙科 , 范勇强 , 冉先进 , 魏军林 , 程维杰 , 余华 , 彭京 , 周凯 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种应用于数据库的智能代价估计方法、系统及电子设备，估计方法包括：S1、采集查询计划、真实基数和代价，并将其封装为对象；S2、将封装的对象中的信息数据转换为特征向量；S3、通过构建树形结构的深度神经网络对特征向量进行处理，得到基数及代价估计结果。本发明方法将传统数据库查询的代价估计进行了升级，利用深度学习的理论去解决查询代价所遇到的难题，尽量减少人工干预，提升代价评估的速度及准确性。
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