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公开(公告)号：CN112905900B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110363686.0
申请日：2021-04-02
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积注意力机制的协同过滤推荐方法，该方法包括：首先是数据采集、处理以及划分数据集，其次是GACF模型的构建，最后是模型训练以及通过预测用户与项目之间的关联分数进行推荐。本发明提出的图卷积注意力机制协同过滤模型，首先利用图嵌入技术将用户‑项目的交互信息映射到向量空间，然后通过图卷积网络学习用户‑项目交互图的嵌入表达，再利用注意力机制为邻居节点分配不同的权重，聚合邻居节点的特征信息可使邻居节点之间的权重仅依赖于节点之间的特征表达，从而提高模型的泛化能力，最后将图卷积层学习到的多个嵌入向量加权聚合，得到用户‑项目之间的关联分数。
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公开(公告)号：CN112309581A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011208327.X
申请日：2020-11-03
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G16H50/80 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/335 , A61B5/0205 , A61B5/00 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的私人医疗智慧辅助方法，包括：心率值、血氧值的检测；体温的检测；简易运动状态检测；链接网络及定位服务的实现；用户绑定；健康状态的分析；遗传病的监测；传染病的监测；突发传染病的监测。本发明的基于机器学习的私人医疗智慧辅助方法通过整合智能终端的监测信息、无线通讯技术、云平台数据库、知识图谱、数据可视化等多项新型技术，构建了基于机器学习的私人医疗智慧辅助系统，可以有助于缓解医疗资源不足问题，并且能够有效的去科普以及预防传染病，结合大数据，做一些深度挖掘及预测的工作，加快了基层医疗卫生信息化的创建和发展。
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公开(公告)号：CN113139140B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202110534464.0
申请日：2021-05-17
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G06F16/9537 , G06F16/9535
摘要： 本发明公开了一种基于时空感知GRU并结合用户关系偏好的旅游景点推荐方法，主要由三个部分组成：用户关系挖掘、用户偏好建模以及模型的训练。本发明解决了现有方法只考虑用户朋友关系而缺乏用户偏好相似的问题，有效提高了推荐模型的准确率。本发明把得到预训练的用户关系向量、用户长期偏好向量、当前偏好向量和周期偏好向量进行拼接当做用户最终的总偏好向量，最终旅游景点推荐的概率是由最终总偏好向量与旅游景点集合向量的内积形式表示。本发明在两个公开真实的数据集上进行实验，实验结果表明提出的模型显著优于当前主流模型。
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公开(公告)号：CN112905900A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110363686.0
申请日：2021-04-02
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积注意力机制的协同过滤推荐算法，该方法包括：首先是数据采集、处理以及划分数据集，其次是GACF模型的构建，最后是模型训练以及通过预测用户与项目之间的关联分数进行推荐。本发明提出的图卷积注意力机制协同过滤模型，首先利用图嵌入技术将用户‑项目的交互信息映射到向量空间，然后通过图卷积网络学习用户‑项目交互图的嵌入表达，再利用注意力机制为邻居节点分配不同的权重，聚合邻居节点的特征信息可使邻居节点之间的权重仅依赖于节点之间的特征表达，从而提高模型的泛化能力，最后将图卷积层学习到的多个嵌入向量加权聚合，得到用户‑项目之间的关联分数。
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公开(公告)号：CN111241419A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010022487.9
申请日：2020-01-09
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G06F16/9536 , G06N3/08 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于用户关系嵌入模型的下一个兴趣点推荐方法，步骤为：根据朋友关系和用户历史签到记录数据分别建立朋友关系表和偏好相似关系表，通过这两个表建立用户关系图；根据建立的用户关系图采用随机游走算法得到用户关系序列，用户关系序列经过Word2Vec词嵌入模型得到每个用户的低纬嵌入向量；利用用户的低纬嵌入向量对神经网络的用户嵌入层参数进行初始化，使用门控循环单元给出下一个兴趣点推荐。本发明的基于用户关系嵌入模型的下一个兴趣点推荐方法将偏好相似关系引入到推荐模型中，增强了用户关系的表示，解决了现有方法只考虑用户朋友关系的片面性导致推荐模型的局限性问题，有效提高了推荐模型的准确率。
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公开(公告)号：CN112257934A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011157484.2
申请日：2020-10-26
申请人： 辽宁工程技术大学
摘要： 本发明公开了一种基于时空动态神经网络的城市人流预测方法，包括：获取城市人流历史移动轨迹数据，将城市人流数据抽象成“图像帧”，根据时间将城市人流数据划分为训练数据集和测试数据集，将城市人流数据抽象成“图像帧”，使其处理方法转化为图像处理方法，将“图像帧”输入三维卷积神经网络，提取时间特性和空间特性，捕捉城市人流的流动性特征；把空间特征输入到残差卷积块，捕捉空间上距离较远的区域人流相互之间的影响；通过训练模型得到城市区域人流预测结果。本发明通过构建时空动态图和残差卷积块，结合城市区域人口流动特性和空间全局相关特性，对未来一段时间的城市区域人流流动进行预测，具有较快的收敛速度和准确率上的提升优势。
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公开(公告)号：CN111241419B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202010022487.9
申请日：2020-01-09
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G06F16/9536 , G06N3/084 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于用户关系嵌入模型的下一个兴趣点推荐方法，步骤为：根据朋友关系和用户历史签到记录数据分别建立朋友关系表和偏好相似关系表，通过这两个表建立用户关系图；根据建立的用户关系图采用随机游走算法得到用户关系序列，用户关系序列经过Word2Vec词嵌入模型得到每个用户的低纬嵌入向量；利用用户的低纬嵌入向量对神经网络的用户嵌入层参数进行初始化，使用门控循环单元给出下一个兴趣点推荐。本发明的基于用户关系嵌入模型的下一个兴趣点推荐方法将偏好相似关系引入到推荐模型中，增强了用户关系的表示，解决了现有方法只考虑用户朋友关系的片面性导致推荐
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公开(公告)号：CN113139140A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110534464.0
申请日：2021-05-17
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G06F16/9537 , G06F16/9535
摘要： 本发明公开了一种基于时空感知GRU并结合用户关系偏好的旅游景点推荐方法，主要由三个部分组成：用户关系挖掘、用户偏好建模以及模型的训练。本发明解决了现有方法只考虑用户朋友关系而缺乏用户偏好相似的问题，有效提高了推荐模型的准确率。本发明把得到预训练的用户关系向量、用户长期偏好向量、当前偏好向量和周期偏好向量进行拼接当做用户最终的总偏好向量，最终旅游景点推荐的概率是由最终总偏好向量与旅游景点集合向量的内积形式表示。本发明在两个公开真实的数据集上进行实验，实验结果表明提出的模型显著优于当前主流模型。
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公开(公告)号：CN103787600A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201310724047.8
申请日：2013-12-24
申请人： 辽宁工程技术大学
CPC分类号： Y02P40/143
摘要： 本发明提供一种地基注入用水泥组合物，所述组合物包括水泥熟料26－30重量份，高炉炉渣微粉末65－69重量份，硫酸钙1.0－1.1重量份，0.1－0.5重量份的改性剂，所述改性剂为下述式I化合物。其中所述水泥熟料的化学组成为：SiO2为22－28重量份，Fe2O3为3－5重量份，Al2O3为3－4重量份，CaO为65－70重量份，MgO为6－7重量份。本发明水泥以及混凝土配方简单，原料容易得到，成本低，配制使用方便，可防止干燥收缩，具有很高的抗压强度，可以改善水泥混凝土综合性能的特点。
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公开(公告)号：CN103787600B
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201310724047.8
申请日：2013-12-24
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： C07D271/12 , C07D273/02 , C04B7/21 , C04B24/12 , C04B28/08
CPC分类号： Y02P40/143
摘要： 本发明提供一种地基注入用水泥组合物，所述组合物包括水泥熟料26－30重量份，高炉炉渣微粉末65－69重量份，硫酸钙1.0－1.1重量份，0.1－0.5重量份的改性剂，所述改性剂为下述式I化合物。其中所述水泥熟料的化学组成为：SiO2为22－28重量份，Fe2O3为3－5重量份，Al2O3为3－4重量份，CaO为65－70重量份，MgO为6－7重量份。本发明水泥以及混凝土配方简单，原料容易得到，成本低，配制使用方便，可防止干燥收缩，具有很高的抗压强度，可以改善水泥混凝土综合性能的特点。
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