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[发明专利]一种基于知识增强神经网络的线上内容流行度预测方法-CN201810658784.5有效
发明人：赵鑫;窦洪健;文继荣 -专利权人：中国人民大学
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及流行度预测方法的技术领域，尤其是涉及一种基于知识增强神经网络的线上内容流行度预测方法，其包括：将线上物品和已有KB进行连接，并将KB信息用于流行度预测；利用一个隐含向量来表示KB实体，并对KB信息进行编码；基于LSTM网络构建预测模型，该预测模型能够自适应地与目标物品的KB嵌入向量以及具有相似实体信息物品的流行动态序列相结合，并通过两个层面合并KB信息，进行扩展，解决了一般性线上物品特征信息难以统一获取的问题，避免了手动提取一般化的物品信息规则，减少了预测对于历史流行度数据的依赖性。对潜在用户的购买决策起到了导向作用，有利于商品提供者把握市场偏好，优化线上物品供给和推荐策略。
一种基于知识增强神经网络线上内容流行预测方法

[发明专利]一种基于主题词的语言生成方法-CN201710274116.8有效
发明人：赵鑫;窦洪健;文继荣 -专利权人：中国人民大学
申请日： 2017-04-25 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F40/56 文献下载
摘要：本发明提供一种基于主题词的语言生成方法，使用传统的Seq2Seq模型对上下文以及主题词进行训练，在模型编码部分计算出输入Xi的隐层信息所对应的中间层信息ci，同时将主题词的词向量也通过注意力机制生成中间层信息oi，将ci和oi通过所述联合注意力机制的结构，使二者共同影响最终生成不仅与上下文相关，而且和主题词相关的序列。本发明提供的一种基于主题词的语言生成方法，而且使得生成的文本更加流畅以及富有多样性，不仅为用户提供了便捷，而且对潜在用户的购买决策起到了导向作用。
一种基于主题词语言生成方法