公开(公告)号：CN115249175A

公开(公告)日：2022-10-28

申请号：CN202210973525.8

申请日：2022-08-15

Applicant: 重庆大学

Inventor： 孙天昊 ,  秦杜军 ,  张小东 ,  马嘉懿 ,  吴全旺

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了融合时间信息的自注意力序列推荐方法、系统及设备，方法包括：构建融合时间信息的自注意力序列推荐模型；利用数据集中用户的历史交互序列，对所述推荐模型进行训练，得到训练好的序列推荐模型；获取待推荐用户的历史交互序列，并将所述待推荐用户的历史交互序列输入至训练好的融合时间信息的自注意力序列推荐模型中，获得目标推荐商品并推荐给用户。本发明采用融合时间信息的自注意力序列推荐方法，通过将时间间隔信息的嵌入与商品嵌入进行连接形成带有时间信息的商品嵌入，以及通过序列推荐模型中的多个自注意力块进行多重注意力计算，从而从根源上解决了现有的基于序列推荐方法的商品推荐准确性低、用户满意度低的问题。

公开(公告)号：CN116776004A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310832230.3

申请日：2023-07-07

Applicant: 重庆大学

Inventor： 孙天昊 ,  马嘉懿 ,  张小东 ,  陈延科 ,  吴全旺

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种多兴趣序列推荐方法、系统及设备，方法包括：构建基于全局项目关系和时间信息感知的多兴趣序列推荐模型；利用数据集中用户的历史交互序列和对应的时间戳序列，对基所述多兴趣序列推荐模型进行训练，得到训练好的多兴趣序列推荐模型；将待推荐用户的历史交互序列和对应的时间戳序列输入至训练好的多兴趣序列推荐模型中，获得待推荐用户的多个兴趣；计算所述多个兴趣与候选项目的关联并进行排序，得到相关性最高的top‑N个项目，并将得到的项目列表推荐给用户。本发明采用基于全局项目关系和时间信息感知的多兴趣序列推荐方法，捕获项目语义和时序下的依赖，从而从根源上解决了现有的多兴趣序列推荐方法准确性低，用户满意度低的问题。

公开(公告)号：CN116776003A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310832229.0

申请日：2023-07-07

Applicant: 重庆大学

Inventor： 孙天昊 ,  张小东 ,  马嘉懿 ,  马云豪 ,  吴全旺

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/36 ,  G06N3/048 ,  G06N5/02

Abstract: 本发明提供了基于对比学习和协同信号的知识图推荐方法、系统及设备，方法包括：构建基于对比学习和协同信号的知识图推荐模型，利用获取的数据集中用户的历史交互序列和项目与知识实体的知识信息，对知识图推荐模型进行训练，得到训练好的基于对比学习和协同信号的知识图推荐模型，将待推荐用户的历史交互序列和项目与知识实体的知识信息输入至训练好的基于对比学习和协同信号的知识图推荐模型中，获得目标推荐列表，并将目标推荐列表推荐给用户。本发明采用基于对比学习和协同信号的知识图推荐方法，通过基于协同信号提取知识信息、多视角学习用户和项目的嵌入和对比学习任务对数据进行增强，从而从根源上解决了现有的推荐方法准确率低的问题。

公开(公告)号：CN118398573A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410347358.5

申请日：2024-03-25

Applicant: 重庆大学 ,  华润润安科技(重庆)有限公司 ,  华润微电子控股有限公司

Inventor： 潘效飞 ,  孙鹏 ,  宫一鸣 ,  曾正 ,  张贤坤 ,  张小东 ,  张健宁

IPC: H01L23/367 ,  H01L23/46 ,  H01L23/473

Abstract: 本申请提供一种半导体结构的散热板、散热器和半导体结构。所述散热板包括基板和多个散热部。所述基板包括相对的第一表面和第二表面；所述多个散热部设置于所述基板的第一表面上，所述散热部平行于所述第一表面的各个截面包括相对的第一端点和第二端点。所述截面的轮廓线包括第一曲线和第二曲线，所述第一曲线和所述第二曲线分别在所述第一端点与所述第二端点相交。所述截面在所述第一端点处及所述第二端点处均呈尖状凸起，且所述截面在所述第一端点处的凸起方向与在所述第二端点处的凸起方向相反。