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[发明专利]面向跨领域进行信息抽取的多层次特征模型和特征评价方法-CN201710076821.7在审
发明人：朱文浩;徐永林;胡冠男;丁伯汉;郭心怡;居朝友 -专利权人：上海大学
申请日： 2017-02-13 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向跨领域进行信息抽取的多层次特征模型和特征评价方法，利用现有信息抽取相关文献中的特征，构建原始特征库；构建多层次特征理论模型，对具有领域性的特征进行降解，将特征分为复合特征和原子特征，降低特征的领域相关性；基于多层次特征理论模型，提出特征适应性评价方法，使用样本库评价可获得特征的跨领域适应性，获得可快速重复使用特征；利用多层次特征理论模型适应领域变化的能力，对模型中的特征进行可变性管理、进行实际网页分析与处理、进行实际网页中的特征识别匹配以及参数化，实现网页信息抽取特征评价系统。本发明完成了在信息抽取特征评价系统中对多层次特征进行建模实现了具有强适应性的跨领域信息抽取功能。
面向领域进行信息抽取多层次特征模型评价方法

[发明专利]基于流行度对用户兴趣的影响机制分析及其在推荐算法中应用的方法-CN201710106106.3在审
发明人：朱文浩;丁伯汉;胡冠男;徐永林;郭心怡;牛抗抗 -专利权人：上海大学
申请日： 2017-02-27 - 公布日： 2017-07-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于流行度对用户兴趣的影响机制分析及其在推荐算法中应用的方法，其包括以下步骤步骤一，以从众心理等社会心理学现象和理论为依据，研究流行度对用户的影响，分析用户兴趣变化与群体意志之间的关系，归纳总结流行度在推荐中的一般原理；步骤二，提出了一种基于流行度的预测评分调整方法。以流行度对用户评分的影响作用原理为基础，在推荐算法中根据项目流行度及评分的变化关系对预测评分进行调整，以提高推荐算法预测的准确性；步骤三，提出了一种基于流行度的推荐排序方法。该方法融合传统推荐标准和项目流行度两个指标进行推荐排序，避免只根据用户过去历史记录或项目流行度分别产生的兴趣预测误差或推荐的非个性化等缺陷。
基于流行用户兴趣影响机制分析及其推荐算法应用方法