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[发明专利]一种基于大语言模型的在线招聘推荐系统及方法-CN202311034674.9有效
发明人： 吴李康;丘昭鹏;宋洋;祝恒书;赵鹏 -专利权人：北京华品博睿网络技术有限公司
申请日： 2023-08-17 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06Q10/105 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的在线招聘推荐系统，该推荐系统包括输入构造模组和大语言模型微调及推荐模组，输入构造模组根据在线招聘平台交互数据库提取求职者和招聘者的异质图，并将异质图中存在的交互语义路径转换为自然语言形式输入到大语言模型中；大语言模型微调及推荐模组采用在线招聘数据进行参数微调训练，并通过训练后的推荐模型对输入的文本特征进行处理，生成对应的推荐结果和决策原因。本发明还公开了一种基于大语言模型的在线招聘推荐方法，以及同时服务于求职者和招聘者的双向互惠推荐系统。本发明的有益效果为：用户可以直观理解推荐该结果的原因，使其更加信任该推荐结果；同时，擅长处理新岗位或招聘者的推荐。
一种基于语言模型在线招聘推荐系统方法

[发明专利]图像人物关系识别方法、系统、设备及存储介质-CN202311029481.4在审
发明人：徐童;陈恩红;吴世伟;张超;陈卓;吴李康 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像人物关系识别方法、系统、设备及存储介质，它们是一一对应的方案，相关方案中：构建基于Transformer的轻量级多模态辅助网络学习社交关系识别，同时利用语言和图片上下文社交概念来学习与语言对齐的社交感知视觉表示，并利用视觉语言对比进行社交关系的识别，相较于传统方案而言，本发明融入了更丰富的语义信息到社交关系识别问题，在社交关系识别精度上取得了突破的效果。
图像人物关系识别方法系统设备存储介质

[发明专利]一种基于多交互式注意力网络的点击率预测方法与装置-CN202010115100.4有效
发明人：陈恩红;刘淇;张凯;刘杨;吴李康 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多交互式注意力网络的点击率预测方法与装置，相关方法包括：获取原始特征数据，并划分为用户历史行为特征、商品特征、背景特征和用户特征；将各类特征数据进行向量表征，获得各类特征数据的初始向量；基于注意力机制与特征数据的初始向量，将用户历史行为特征、背景特征和用户特征分别与商品特征进行交互，获得三类交互向量；基于全局注意力机制，将各类特征数据的初始向量与三类交互向量进行处理，获得最终的向量表征；将最终的向量表征输入至深度神经网络，获得商品的点击率预测结果。上述方案中可以提高推荐系统中点击率预测的准确性。
一种基于交互式注意力网络点击率预测方法装置

[发明专利]基于视觉组合关系学习的时尚服装智能搭配与推荐方法-CN202010201301.6有效
发明人：陈恩红;刘淇;李徵;吴李康;侯旻 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉组合关系学习的时尚服装智能搭配与推荐方法，该方法针对服装视觉信息的抽取，多服饰视觉兼容度与相互影响关系的建模，能够智能的为服装进行匹配，获取服装之间的匹配评分，进一步地辅助搭配类别分析，能够智能识别当前搭配中所缺少的部分，并对缺少单品进行针对性预测；通过模型训练与优化策略，模型能够自适应的学习专家经验，并能智能的为用户生成美观的服装搭配。
基于视觉组合关系学习时尚服装智能搭配推荐方法

[发明专利]基于图对比学习的序列推荐数据增强方法-CN202211604474.8在审
发明人：陈恩红;王皓;韩永强;吴李康;连德富 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图对比学习的序列推荐数据增强方法。该方法包括以下四个模块：一、全局图的建立；二、数据增强；三、用户兴趣挖掘；四、多任务学习。通过引入图对比学习，在构建的全局物品关系图中捕捉用户行为序列之间的深层连接关系，可以有效地加强物品嵌入表示，缓解真实推荐场景中数据稀疏和噪声问题，提升推荐效果。
基于对比学习序列推荐数据增强方法

[发明专利]基于图神经网络的银行网点排队时长预估方法-CN202211385774.1在审
发明人：陈恩红;刘淇;莫志康;邵期翔;吴李康;于润龙;徐洁馨;宋红梅 -专利权人：中国科学技术大学;招商银行股份有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于图神经网络的银行网点排队时长预估方法，包括：获取业务办理的历史记录；根据此数据构造用户‑业务关系图；对数据和标签进行预处理；将高维稀疏的独热向量转化为低维稠密的嵌入向量；再将其输入基于图神经网络的端到端的业务办理时长预测模型，得到预估办理时长；将结点的初始特征输入到基于图神经网络GNN的深度学习模型进行训练；根据GNN层学习到的结点表征向量进行预测，使用梯度下降方法对神经网络模型训练；获取线下网点排队运营规则，根据预测结果按照该排队运营规则将新到达网点的用户排入，并对其队列前端用户的预估办理时长进行求和，得到新加入用户的时长。该方法能够准确预估排队时长，减少人工成本，提升用户满意度。
基于神经网络银行网点排队预估方法

[发明专利]一种基于城市公共交通资源联合调度方法-CN202011215298.X在审
发明人：陈恩红;刘淇;梁先锋;吴李康;陈卓;刘杨;于润龙;侯旻;武晗;叶雨扬 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种基于城市公共交通资源联合调度方法，聚焦于公交车系统和共享单车系统，在时空预测的基础上使用强化学习长期的最优调度以及协同调度策略，能够实现两者之间的协同调度，解决可能会出现的局部贪心问题，当某种交通服务临时不可用或不适用时，能够及时调度其他交通资源满足用户的出行需求。该方法依据已记录的不同时间地点下人群流动的数据和各类交通工具承载的人流变化，预先构造出一个随时间变化的人群乘坐交通工具的需求流量图；然后，将当前车站状态和未来预测的流量图当作当前系统的状态，利用强化学习技术来对当前多种交通系统进行协同高效的调度。
一种基于城市公共交通资源联合调度方法

[发明专利]众筹项目初期筹资表现预测系统-CN202010107299.6在审
发明人：陈恩红;刘淇;吴李康;李徵;张凯 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06Q50/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种众筹项目初期筹资表现预测系统，使用图神经网络结构对项目间的竞争影响和市场环境的演变进行了建模，从而使得模型能够建模众筹市场的环境因素进而提升预测的准确性；同时，系统还能够直观的显示预测过程中各项信息及最终的预测结果，极大的提高用户体验，方便用户了解众筹项目的相关情况。
项目初期筹资表现预测系统

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