公开(公告)号：CN107844853A

公开(公告)日：2018-03-27

申请号：CN201710992208.X

申请日：2017-10-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈超 ,  廖成武 ,  谢雪枫 ,  郭穗明

IPC: G06Q10/04 ,  G06F17/30 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06F17/3087 ,  G06N3/0454

Abstract: 本发明是一种利用动态价格预测减少网约车费用的乘车推荐系统，针对用户在城市中某一时间地点的网约车乘车需求，提供行程费用预测以及更少费用乘车方案的推荐。首先，本系统将城市细分成多个区域，使用熵和法诺不等式计算出区域的动态价格可预测性。然后，系统针对不同可预测性大小的区域，选择马尔可夫链预测器或神经网络预测器进行动态价格预测。最后，系统预测出乘车费用并推荐减少费用的乘车方案，如该用户原地等一段时间或者移动一段距离可以得到更低的乘车价格。实验结果表明，本系统的预测结果大致与调查数据吻合，使用户减少了因乘车费用的不确定产生的焦虑，并节省了出行开支。

公开(公告)号：CN119128148A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411152685.1

申请日：2024-08-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 袁青松 ,  唐朝伟 ,  廖成武 ,  王昱昊 ,  胡鹏 ,  汪江 ,  蒋文英

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/284 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06Q30/015 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了基于大模型的事项类型自增长自演化和分类方法，包括：给大语言模型外挂事项类型目录并构造对应的事项分类提示词；将政务热线工单文本和事项分类提示词输入经过微调的大语言模型中，引用事项类型目录来输出政务热线工单文本对应的事项类型；将大语言模型输出的事项类型作为待分类政务热线工单文本的分类结果进行输出。需要定期基于大语言模型更新事项类型目录。本发明通过大语言模型结合事项分类提示词的方式实现政务热线事项类型的预测，同时对大语言模型进行微调以使其更加专注于政务热线领域，并且通过大语言模型实现事项类型目录的事项类型自增长自演化，从而提高政务热线事项类型预测的时效性和准确性。

公开(公告)号：CN114692976B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202210348934.9

申请日：2022-04-01

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈超 ,  杨川 ,  廖成武 ,  古富强 ,  李瑞远 ,  蒲华燕 ,  罗军 ,  郭松涛

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明具体涉及基于半监督图嵌入框架的出行意图预测方法，包括：构建出行意图预测模型；训练出行意图预测模型时，出行意图预测模型首先对出行数据和POI签到数据进行聚合，刻画出语义增强的出行情境，包括起点和终点的POI情境以及时空情境；然后基于图注意力网络提取图结构的POI情境的隐空间特征，得到具备更高级别的POI活动语义的出行数据；最后在半监督框架中，对有标签的出行数据结合其时空情境进行预测，同时对有标签和无标签联合的出行数据进行特征重构，得到对应的预测结果和重构结果；分别计算对应的预测损失和重构损失，并联合训练出行意图预测模型；重复上述步骤，直至出行意图预测模型收敛。本发明能够提高预测模型训练的全面性和有效性。

公开(公告)号：CN114444794A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202210075750.X

申请日：2022-01-22

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈超 ,  吴杰 ,  廖成武 ,  王星辰 ,  汪俊宇 ,  赵杰 ,  蒲华燕 ,  罗军 ,  郭松涛

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/02 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明具体涉及基于双注意力图嵌入网络的出行意图预测方法，包括：建并出行意图预测模型；获取用户的出行轨迹数据和对应的兴趣点签到数据；通过出行意图预测模型首先对出行轨迹数据和兴趣点签到数据进行聚合，以增强对应时空情境、起点兴趣点情境和终点兴趣点情境的活动语义；然后通过双注意力图嵌入基于时空情境、起点兴趣点情境和终点兴趣点情境在高级特征空间中提取的出行意图的综合活动语义；最后基于出行意图的综合活动语义计算各个候选活动的预测概率；将预测概率最高的候选活动作为用户的预测出行意图。本发明的出行意图预测方法无需获取用户的个人敏感信息，从而能够提高出行意图预测的隐私性和实用性。

公开(公告)号：CN107749020A

公开(公告)日：2018-03-02

申请号：CN201710991784.2

申请日：2017-10-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈超 ,  廖成武 ,  谢雪枫 ,  焦淑海

IPC: G06Q30/06 ,  G06Q30/02

CPC classification number: G06Q30/0631 ,  G06Q30/0261 ,  G06Q30/0639

Abstract: 本发明公开了一种基于出租车乘客活动目的的推荐服务系统，对于给定的一个出租车乘客的下车时间与地点，推测出租车乘客的活动目的，并为之提供相应的推荐服务。具体而言，模型首先使用兴趣点聚类算法确定乘客的候选活动区域。其次联合了贝叶斯模型、兴趣点时空吸引力、多源数据推测乘客活动。最终借助下车点集合与乘客活动区域的映射表和基于Spark的并行化算法实现实时推荐。实验结果表模型的推测结果大致与调查数据吻合，并可提供实时的推荐服务。本发明对基于人类移动性为乘客提供实时服务的研究，具有一定的进步意义。

公开(公告)号：CN114444794B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202210075750.X

申请日：2022-01-22

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈超 ,  吴杰 ,  廖成武 ,  王星辰 ,  汪俊宇 ,  赵杰 ,  蒲华燕 ,  罗军 ,  郭松涛

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/02 ,  G06Q50/47 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明具体涉及基于双注意力图嵌入网络的出行意图预测方法，包括：建并出行意图预测模型；获取用户的出行轨迹数据和对应的兴趣点签到数据；通过出行意图预测模型首先对出行轨迹数据和兴趣点签到数据进行聚合，以增强对应时空情境、起点兴趣点情境和终点兴趣点情境的活动语义；然后通过双注意力图嵌入基于时空情境、起点兴趣点情境和终点兴趣点情境在高级特征空间中提取的出行意图的综合活动语义；最后基于出行意图的综合活动语义计算各个候选活动的预测概率；将预测概率最高的候选活动作为用户的预测出行意图。本发明的出行意图预测方法无需获取用户的个人敏感信息，从而能够提高出行意图预测的隐私性和实用性。

公开(公告)号：CN114692976A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210348934.9

申请日：2022-04-01

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈超 ,  杨川 ,  廖成武 ,  古富强 ,  李瑞远 ,  蒲华燕 ,  罗军 ,  郭松涛

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明具体涉及基于半监督图嵌入框架的出行意图预测方法，包括：构建出行意图预测模型；训练出行意图预测模型时，出行意图预测模型首先对出行数据和POI签到数据进行聚合，刻画出语义增强的出行情境，包括起点和终点的POI情境以及时空情境；然后基于图注意力网络提取图结构的POI情境的隐空间特征，得到具备更高级别的POI活动语义的出行数据；最后在半监督框架中，对有标签的出行数据结合其时空情境进行预测，同时对有标签和无标签联合的出行数据进行特征重构，得到对应的预测结果和重构结果；分别计算对应的预测损失和重构损失，并联合训练出行意图预测模型；重复上述步骤，直至出行意图预测模型收敛。本发明能够提高预测模型训练的全面性和有效性。