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[发明专利]一种基于电商知识图谱的商品信息自动问答方法-CN202310571076.9在审
发明人：杨旭华;张宇迪;项贤通;徐振华;徐新黎 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：基于电商知识图谱的商品信息自动问答方法，用于电商领域的知识图谱问答任务，包括：首先统计电商知识图谱中的实体与关系种数并分别赋予初始分数，其次将用户提出的自然语言问题分词后提取主题实体，从电商知识图谱中对应的实体节点出发，利用三元组的头实体分数与关系分数计算尾实体的分数并更新实体分数集合，得到一种可解释的知识图谱问答核心路径推理模型。本发明通过提取自然语言问题特征向量来在电商知识图谱中计算推理路径，从而提高商品信息自动问答的准确性和可解释性。
一种基于知识图谱商品信息自动问答方法

[发明专利]基于任务相关网络的小样本汽车产业链知识图谱补全方法-CN202310607667.7在审
发明人：杨旭华;张炼;徐雷;徐新黎;叶蕾 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：基于任务相关网络的小样本汽车产业链知识图谱补全方法，首先从汽车产业链知识图谱中捕获一跳邻居的任务相关信息，对任务实体进行向量嵌入，然后获取头尾实体之间的自注意力信息，最后通过一个任务相关网络对参考集建模，获取细颗粒度语义的、任务相关的关系向量嵌入，通过计算头实体、关系和尾实体在残缺三元组中距离评分，得到汽车产业链知识图谱补全结果。本发明考虑了汽车产业链知识图谱的结构信息和任务相关信息，在小样本的背景下，准确性较高，补全效果好。
基于任务相关网络样本汽车产业链知识图谱方法

[发明专利]基于自适应上下文匹配网络的小样本汽车供应链知识图谱补全方法-CN202310607670.9在审
发明人：杨旭华;张炼;徐雷;徐新黎;叶蕾 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：基于自适应上下文匹配网络的小样本汽车供应链知识图谱补全方法，首先聚合参考集汽车企业实体上下文，即一跳邻居汽车企业实体，获得共性邻居感知嵌入向量；接着挖掘任务汽车企业实体上下文与共性上下文的相似度信息，区分一跳邻居对当前任务的贡献，增强汽车企业实体表征；然后编码动态关系表征，最后通过加权求和综合考虑实体上下文和关系的匹配程度，通过计算头汽车企业实体、关系和尾汽车企业实体在残缺三元组中距离评分，得到汽车供应链知识图谱补全结果。完成补全。本发明综合考虑了汽车供应链链知识图谱的汽车企业实体上下文相似度信息和关系匹配程度信息，在小样本的背景下，准确性较高，补全效果好。
基于自适应上下文匹配网络样本汽车供应知识图谱方法

[发明专利]一种基于邻居信息和属性网络表征学习的微博用户社团发现方法-CN202010742856.1有效
发明人： 徐新黎;肖云月;杨旭华;徐齐婧;周艳波 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：一种基于邻居信息和属性网络表征学习的微博用户社团发现方法，利用现有的微博数据构建属性网络G＝(V，E，F)，根据用户关注信息的邻接矩阵A计算节点相似度SAij，根据用户属性信息矩阵F计算属性接近度矩阵SF，对网络拓扑和属性信息联合建模，采用分布式算法进行求解，最小化目标函数J，得到每个用户的嵌入向量H，对每个用户的嵌入向量H进行k‑means聚类，得到用户的类别标签，实现社团发现。本发明使用属性网络表征学习框架融合了微博用户的关注信息和属性信息，将高维用户信息转化为低维特征空间的向量，用k‑means聚类算法实现社团发现。降低了社团划分的复杂度，提高了社团发现的准确性，具有良好的性能。
一种基于邻居信息属性网络表征学习用户社团发现方法

[发明专利]一种基于属性网络嵌入和无参聚类的哔哩哔哩用户社团发现方法-CN202010743776.8有效
发明人： 徐新黎;肖云月;邢少恒;杨旭华;龙海霞 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：一种基于属性网络嵌入和无参聚类的哔哩哔哩用户社团发现方法，根据现有的哔哩哔哩用户数据构建属性网络G，将邻接矩阵和属性矩阵利用属性网络表征框架转化为嵌入向量H，对H运行k‑means算法，计算不同k值下、T次内最小的群内方差，计算I次内出现次数最多的最大和次大的曲率指标，得到对应的k值为ka、kb，分别运行IT次社团个数为ka和社团个数为kb的k‑means算法，并计算各自聚类结果最大的模块度Qa、Qb，取得Qa、Qb中较大值对应的k值作为社团划分的个数，最后利用k‑means聚类算法实现社团发现。本发明利用无参算法代替人工指定社团个数，降低了人为因素干扰，提高了社团发现的准确性和稳定性。
一种基于属性网络嵌入无参聚类哔哩哔哩用户社团发现方法

[发明专利]一种面向边界框标注的迭代弱监督上颌窦分割方法和系统-CN202211630940.X在审
发明人： 徐新黎;王天浩;王凯栋;管秋;龙海霞;胡海根 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种面向边界框标注的迭代弱监督上颌窦分割方法，包括：通过运用超像素算法生成良好贴合口腔CBCT图像边缘的超像素，然后借助卷积神经网络提取超像素特征，根据超像素的邻接关系构建超像素图；为了提高边界框弱监督的分割性能，除了利用超像素级CRF模型生成初始的伪标签用于超像素语义分类的改进图卷积网络训练以外，还把改进图卷积神经网络的预测结果周期性地输入超像素级CRF模型以更新和精细化伪标签用于迭代学习训练；对口腔CBCT图像，应用弱监督迭代训练得到的模型可以得到性能优秀的上颌窦分割结果。本发明还包括一种面向边界框标注的迭代弱监督上颌窦分割系统。本发明解决了手动标注医学图像精确标签耗时耗力的问题。
一种面向边界标注迭代弱监督上颌分割方法系统

[发明专利]基于引用网络时间信息的排序方法、装置和存储介质-CN202011442490.2有效
发明人：周艳波;蒋馨剑;徐新黎 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于引用网络时间信息的排序方法，其中，该基于引用网络时间信息的排序方法包括：获取论文数据库中论文的引用关系，其中，所述论文为存储在论文数据库中的需要进行学术价值排序的论文；根据所述引用关系构建引用网络，其中，所述引用网络中存在网络节点；构建网络节点与论文的对应关系，根据所述引用关系和所述对应关系获得引用向量；根据所述引用向量计算所述论文的学术价值；根据所述论文的学术价值对所述论文进行排序。通过本申请，解决了相关技术中将论文进行学术价值排序成本高效率低的问题，实现了基于引用网络时间信息的排序。
基于引用网络时间信息排序方法装置存储介质

[发明专利]基于浏览器图标缓存的持久化身份识别方法、介质、设备-CN202211119457.5在审
发明人：龙海霞;王佳;陈孜豪;徐新黎;肖杰 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及基于浏览器图标缓存的持久化身份识别方法、介质、设备，分配每个访问用户的唯一标识并与浏览器图标缓存绑定；任一用户访问网站时，利用URL‑缓存匹配机制对用户的身份进行识别；并基于方法实现计算机可读存储介质、计算机设备。本发明提出可以持久化追踪用户身份的隐私追踪模型，将浏览器的图标缓存漏洞与URL‑缓存匹配机制相结合，揭示了现代浏览器图标缓存中隐藏的安全隐患，有助于现代浏览器在安全性方面的改进与完善。
基于浏览器图标缓存持久化身识别方法介质设备

[发明专利]一种基于Android系统的密钥保护管理方法-CN202110447920.8有效
发明人：龙海霞;周光健;郭渊;徐新黎;黄玉娇;杨旭华 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：一种基于Android系统的密钥保护管理方法，将Android系统中的隐私数据用AES算法加密，得到AES密钥，设置密码，同时使用随机数生成器生成盐1(salt)，将密码和盐1(salt)组合为SM4密钥1并用于加密AES密钥，密码经过MD5散列运算得到的散列值，将AES密钥密文、密码MD5散列值和盐1(salt)存入数据库，同时可以利用密保问题答案和随机生成的盐2(salt)对密码进行SM4加密，以便密码遗失后对密码进行重置。密钥解密过程与加密过程相反。本发明利用多重加密策略，有效保护了加密密钥的安全，防止攻击者通过数据库得到密钥，保护了Android系统的数据安全。
一种基于 android 系统密钥保护管理方法

[发明专利]一种基于多尺度注意力网络的脑血管图像分割方法-CN202210331209.0在审
发明人：管秋;张泽涵;杨志强;李志成;楼海燕;胡海根;周乾伟;徐新黎;姜娓娓 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于多尺度注意力网络的脑血管医学图像分割方法，首先将原始的脑血管MRA图像进行预处理，随后训练一个多尺度注意力UNet网络；网络模型上编码部分通过多尺度注意力模块提取脑血管图像的特征，提升有效特征的学习能力；解码部分通过跳级连接融合多尺度特征，提高模型分割的精准度；最后将待分割的测试数据输入训练好的模型得到分割结果并进行三维重建。本发明考虑脑血管在脑部影像中的复杂特点，针对性地提出网络模型进行脑血管影像的分割与三维重建，解决了脑部血管高度复杂、位置形态不一等带来的分割难题，提高MRI脑血管影像的分割精度。
一种基于尺度注意力网络脑血管图像分割方法

[发明专利]一种基于图神经网络的电影评论情感分类方法及装置-CN202210060250.9在审
发明人：杨旭华;陶进;张宇辰;徐新黎 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的电影评论情感分类方法及装置，基于文本句子自身特有的语法信息和文本单词的窗口共现关系，将其构建成图数据结构，分别获取文本共现图和句法依存图的邻接矩阵，进一步将单词嵌入向量矩阵和邻接矩阵输入到图卷积网络模块得到加权加权特征矩阵，采用混合池化模块对文本共现图的加权特征矩阵和句法依存图的加权特征矩阵进行池化操作，得到文本共现图的特征向量和句法依存图的特征向量，对特征向量进行融合后输入到分类器得到分类结果。本发明使得学习得到的网络表示不仅仅包含邻近单词的信息，也包含因为语法关系相关的比较远的单词的信息，从而提高情感分类的准确性。
一种基于神经网络电影评论情感分类方法装置

[发明专利]一种基于并联生成网络的跨模态医学图像合成方法-CN201911232218.9有效
发明人：管秋;陈奕州;张跃耀;胡海根;徐新黎;楼海燕;陈峰;徐涵杰;陆正威 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：一种基于并联生成网络的跨模态医学图像合成方法，通过预处理获得跨模态医学图像的共有组别向量特征空间，并获得多组用于训练合成器的训练集；训练合成器，在每组训练集上，合成器在上述的一对训练集上进行跨模态合成训练；若样本对的特征差值在误差允许范围内，则输出合成图；若其特征差值大于误差允许范围，则将两个正则项与合成器原有的损失函数加权结合，指导该合成器继续训练。本发明提高易形变部位医学图像整图合成的质量。
一种基于并联生成网络跨模态医学图像合成方法

[发明专利]一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法-CN201910776181.X有效
发明人： 徐新黎;庞宇超;杨旭华;龙海霞;管秋 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法，将口腔CT图像转换为颜色空间CIE‑G，并对每个像素点对应的三维向量进行超像素聚类，得到聚类中心集合后，通过牙齿骨骼和其他口腔组织的灰度值差异得到牙弓线预选点，之后利用预选点的位置联系得到牙弓线标记点，最后用三次B样条曲线拟合出牙弓线。本发明提出了一种自动化、可靠性高的基于超像素聚类的牙弓线绘制方法，解决了现有的牙弓线绘制方法自动化程度低，绘制准确性较差的问题。
一种基于像素牙弓线绘制方法

[发明专利]一种中文医学实体关系联合抽取方法和系统-CN202111203313.3在审
发明人： 徐新黎;尹晶;王万良;管秋 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：一种中文医学实体关系联合抽取方法，包括：医疗关系嵌入表示模块、医疗文本中头实体和尾实体的头尾位置获取模块、医疗文本字词向量及其相对距离计算模块、词汇增强后的字向量输出模块、医疗文本的关系预测模块、医疗文本的字符对向量生成模块、主谓宾三元组输出模块、联合抽取模型训练模块、联合抽取模型的F1分数计算模块、循环训练联合抽取模型模块、医疗文本实体关系获取模块。本发明还包括一种中文医学实体关系联合抽取系统。本发明解决了中文医疗文本中复杂语句的实体嵌套和关系重叠问题，缓解了TPLinker解码矩阵的稀疏，提升了联合抽取模型的收敛速度，通过词汇增强编码单元缓解了中文医疗文本中存在许多专业词汇即使结合上下文也无法准确识别的难题。
一种中文医学实体关系联合抽取方法系统

[发明专利]一种知识图谱辅助下的自动诊断对话系统-CN202111036730.3在审
发明人：王万良;王媛媛;徐新黎;赵燕伟;尹晶 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种知识图谱辅助下的自动诊断对话系统，该系统包括前端模块、数据采集模块、数据存储管理模块、症状扩充模块和模块医患对话处理模块：其中前端模块将用户输入传入医患对话处理模块、显示用户输入和相应系统反馈；数据采集模块完成医患对话语料和疾病条例的采集；数据存储管理模块接收来自数据采集模块的数据，构建知识图谱，完善用户信息症状表、医学数据选择表；症状扩充模块扩充医患对话模型训练语料，对知识图谱进行查询获得导致疾病的关键症状和大概率症状，传入医学数据选择表；医患对话处理模块训练医患对话模型，接收前端用户输入，利用医患对话模型决策下一步该采取的动作生成句子或诊断结果传至前端模块，显示给用户。
一种知识图谱辅助自动诊断对话系统

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