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[发明专利]一种基于超模体嵌入的社交网络多元关系及事件预测方法-CN202310927373.2在审
发明人：翟学萌;孟熙航;谢骁巍;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超模体嵌入的社交网络多元关系及事件预测方法，将社交网络数据通过知识超图进行表征，通过采样、编码和计数知识超图中子超图，并与随机超图对比分析来提取出知识超图区别于随机超图的子超图，并将子超图作为超模体，并根据超模体对知识超图构建的样本集中的超边进行特征嵌入，通过机器学习分类模型来完成判定给定超边是否为真的二元分类问题，实现对社交网络中未知的多元关系和事件进行推理和预测。本发明的方法克服现有技术无法表征社交网络中多元关系及事件的缺点，将基于图局部结构的知识图谱补全方法推广至所述知识超图，预测结果准确，并且具可解释性，有助于科研人员认识和理解复杂抽象的社交网络数据。
一种基于超模体嵌入社交网络多元关系事件预测方法

[发明专利]基于图稀疏表征的知识图谱数据分解与压缩方法-CN202310788310.3在审
发明人：翟学萌;谢骁巍;孟熙航;廖诗雨;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图稀疏表征的知识图谱数据分解与压缩方法，首先通过采样模块，以知识图谱中的每一个节点为中心进行子图采样，将一个知识图谱网络数据分割成一组知识图谱事务图集，在得到的事务图集上进行频繁子图挖掘，构建出以模式扩展为基础的子图扩展树，在树上进行DFS深度优先搜索，逐个寻找频繁出现在知识图谱事务图集中的基础模式，完成知识图谱数据分解与压缩，最后对挖掘出的频繁子图进行过滤，删除掉冗余的子结构，过滤不合适的频繁子图，输出原子及稀疏编码矩阵。本发明的方法将知识图谱数据表示为基础子结构的组合，压缩知识图谱数据，降低对知识图谱数据嵌入和分析难度，删除掉冗余子结构，提高对数据的分解和压缩效率。
基于稀疏表征知识图谱数据分解压缩方法

[发明专利]城市高空坠物拦截防护报警系统-CN202111002553.7在审
发明人：唐成凯;孟熙航 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G08B21/02 文献下载
摘要：本发明提出一种城市高空坠物拦截防护报警系统，包括检测识别系统、中控系统、拦截防护系统以及通讯报警系统，通过如红外线以及超声波等传感器实时检测高空坠物，并通过视觉模块识别和记录目标，判断是否有高空坠物行为，通过如液压系统和电磁系统配合电机快速弹出闭合的防护缓冲装置接住坠落物体，并通过基于如阿里云物联网和微信小程序组成的实时通讯系统，报警通知后期相关人员进行善后处理。
城市高空拦截防护报警系统