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[发明专利]个人大数据管理中层次概念向量化增量处理方法-CN201611154347.7有效
发明人：杨良怀;汪庆顺;庄慧;范玉雷;龚卫华;方文菲 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-12-14 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：个人大数据管理中层次概念向量化增量处理方法，含以下步骤：1)系统初次运行时将全部概念向量化，对全部分枝节点进行概念向量合并操作。2)用户操作概念树时执行：2.1)获取被操作节点及其父节点的概念向量及词总数；2.2)依据公式修改父节点的概念向量；2.3)以父节点为被操作节点从2.1)开始递归执行直到根节点；2.4)更新逆文档频率向量3)误差累计到一定程度执行：3.1)获取当前逆文档频率向量和逆文档频率初始值向量；3.2)批量更新向量空间中所有向量权重；3.3)更新逆文档频率初始值向量。本发明实现了个人大数据管理中层次概念向量化增量计算方法，能够快速调整概念空间中的概念向量，提高执行效率。
个人数据管理层次概念量化增量处理方法

[发明专利]具有退化节点的网络上的交叉副本归约-CN202080057051.1在审
发明人：比亚克·哈默肖特·鲁纳;萨米尔·库马尔;诺曼·保罗·约皮 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：包括在存储介质上编码的指令的方法、系统和装置，用于执行具有一个或多个退化节点的网络的梯度向量的归约。一种方法包括在以n维网络拓扑组织的多个节点中的每个节点上训练机器学习模型的相应副本，通过执行包括以下操作来组合节点中的相应各个梯度向量以生成最终梯度向量：将沿维度的每组节点指定为转发组或关键组；为每个接收节点，利用中间梯度向量更新相应各个梯度向量；对沿着维度的每个关键节点组执行归约，以生成用于关键组的相应的部分最终梯度向量，并且对于每个关键节点组，利用相应的部分最终梯度向量更新用于代表性节点的各个梯度向量。
具有退化节点网络交叉副本

[发明专利]图数据的边预测方法、装置及终端设备-CN201911296438.8有效
发明人：余意;杨天宝 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请适用于数据处理技术领域，提供了图数据的边预测方法、装置及终端设备，包括：获取图数据的节点特征矩阵及邻接矩阵；将所述节点特征矩阵及所述邻接矩阵输入已训练的目标神经网络，得到所述图数据的节点融合特征矩阵、节点生成度向量及节点流行度向量；根据所述节点融合特征矩阵、所述节点生成度向量及所述节点流行度向量，得到每个节点对应的边生成概率向量；根据每个节点对应的边生成概率向量确定预测生成的边。
数据预测方法装置终端设备

[发明专利]内容检索系统-CN202210002638.3有效
发明人：黄惠远;赵轶;徐俊;沈小勇;吕江波 -专利权人：深圳思谋信息科技有限公司;上海思谋科技有限公司
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本申请涉及一种内容检索系统，该系统包括：协调节点和至少一个数据节点，其中：协调节点，用于响应客户端针对待检索内容发送的内容检索请求，确定待检索内容对应的内容特征向量；还用于根据内容特征向量对应的数据节点索引信息，在至少一个数据节点中确定目标数据节点，并发送基于内容特征向量生成的查询请求至目标数据节点；目标数据节点，用于响应于查询请求，在预存的待匹配特征向量查询出候选特征向量集，并发送候选特征向量集至协调节点；协调节点，用于对候选特征向量集进行筛选，获得目标特征向量；并将目标特征向量对应的目标内容作为检索结果发送至客户端。
内容检索系统

[发明专利]基于聚类分析的S-SCDN供区电压态势图片分类存储方法-CN202310467232.7在审
发明人：陈根奇;沈祥;沈健;周水良;李勇;张双权;杨炀;李刚;李孝蕾;孙伟刚;孔锦标 -专利权人：国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了基于聚类分析的S‑SCDN供区电压态势图片分类存储方法，包括如下步骤：S1、基于采样周期依次获取不同业务内容的配电网节点电压等高线态势图片，构建时间断面集合和设备断面集合；S2、获取时间断面集合或设备断面集合的节点电压等高线态势图片的形态特征，基于形态特征构建态势图片的特征向量；S3、采用聚类分析获取时间断面集合对应的第一分类结果、设备断面集合对应的第二分类结果；S4、基于第一分类结果和第二分类结果对各配电网中的节点电压等高线态势进行核算，方案可以随时调取存在隐患的节点电压数据进行预警，提高节点故障识别的效率。
基于聚类分析 scdn 电压态势图片分类存储方法

[发明专利]基于知识图谱的糖尿病风险预测方法、装置、设备及介质-CN202210750831.5在审
发明人：王乐;许峥;张林;许娟;史文钊 -专利权人：神州医疗科技股份有限公司
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于知识图谱的糖尿病风险预测方法、装置、设备及介质，其中，该方法包括：使用待预测对象的第一病历数据对糖尿病知识图谱进行更新得到目标知识图谱；根据目标知识图谱中待预测年份节点的周围节点的第一节点向量，确定待预测年份节点的第二节点向量；根据第二节点向量和目标节点与待预测年份节点之间的第一关联关系向量得到第一拼接向量；目标节点为患病节点和/或未患病节点；第一关联关系向量是根据待预测年份节点与周围节点之间的第二关联关系向量确定的；将第一拼接向量和目标节点向量输入到糖尿病风险预测模型中输出第一余弦相似度；根据第一余弦相似度确定糖尿病的患病概率。
基于知识图谱糖尿病风险预测方法装置设备介质

[发明专利]一种基于支持向量机的地区电网无功电压控制方法-CN201410112810.6无效
发明人：唐耀华;郭为民;魏强;杨明;刘国静;韩学山 -专利权人：国家电网公司;国网河南省电力公司电力科学研究院;山东大学
申请日： 2014-03-24 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： H02J3/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于支持向量机的地区电网无功电压控制方法，以地区电网主要节点的电压值以及功率因数为样本元素，以相应的动作策略为样本值，对一定数量的地区电网历史数据进行状态分类并记录分类后调节设备的动作情况，利用支持向量机“一对一”多分类数学模型算法进行学习训练，生成无功电压控制模型，并在控制过程中以渐进学习的思想修正模型，实现对电网无功电压的在线实时控制，有效的实现了同一子系统中变电站之间可调设备的协调动作
一种基于支持向量地区电网无功电压控制方法

[发明专利]利用向量图索引从数据库中检索节点向量的方法及装置-CN202010136299.9有效
发明人：李涛;杨文;魏宏;方概 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种利用向量图索引从数据库中检索节点向量的方法及装置。向量图索引将数据库中的各个节点划分在从高到低的各个层中，高层中节点的数量小于低层中节点的数量，每一层的节点在该层以及该层以下的各层中均存在设定数目的邻居，且高层的邻居数目小于低层的邻居数目，节点的向量与其邻居节点的向量之间的匹配度大于预设阈值在检索时，基于向量图索引，按照从最高层到最低层的顺序依次，从每层的入口节点、入口节点在本层的邻居节点，以及邻居节点在本层的邻居节点中，确定与待检索节点在向量上匹配目标节点，基于本层的目标节点确定下一层的入口节点，并基于从最低层中确定出的目标节点，确定针对第一节点检索得到的节点。
利用向量索引数据库检索节点方法装置

[发明专利]一种推荐模型的生成方法及装置-CN201910505842.5有效
发明人：郑文琛;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及科技金融(Fintech)技术领域，尤其涉及一种推荐模型的生成方法及装置，适用于以地理位置为节点、根据节点间的位置关系确定邻边的网络嵌入模型；所述方法包括：针对所述网络嵌入模型中的任一节点，根据所述节点的时序特征向量、地理特征向量和信息推荐向量，确定所述节点的第一全局特征向量；所述时序特征向量是根据所述节点的至少一个关注对象随时间变化的属性信息确定的；针对所述网络嵌入模型中的任一邻边，根据所述邻边的两个节点的第一全局特征向量确定所述邻边的第一权重通过节点的时序特征向量、地理特征向量和信息推荐向量，提高推荐模型的推荐的准确性。
一种推荐模型生成方法装置

[发明专利]一种网络表示学习模型的训练方法及服务器-CN201710288128.6有效
发明人：孙茂松;涂存超;刘知远 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-04-27 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种网络表示学习模型的训练方法及服务器，所述方法包括：获取网络节点的文本信息和所述网络节点之间的关联信息；为每个网络节点初始化一个结构向量；根据所述网络节点的文本信息，获取每对相邻网络节点的文本向量，其中，所述每对相邻网络节点是根据所述网络节点之间的关联信息所获取的；根据所述结构向量和所述文本向量构成网络节点表示向量；将所述网络节点表示向量代入网络表示学习模型中，并对代入网络节点表示向量后的网络表示学习模型进行训练本发明实施例提供的网络表示学习模型的训练方法及服务器，能够提高网络表示学习模型对网络节点分类和链路预测的准确性。
一种网络表示学习模型训练方法服务器

[发明专利]一种确定用于信息推荐的图谱的方法、系统、及装置-CN202010329694.9有效
发明人：杨明晖;崔恒斌;陈显玲;陈晓军 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：所述方法包括：获取构建目标图谱的多个节点；所述节点至少包括词语节点，以及知识点节点；若所述节点为词语节点，将该节点对应的词语的向量表示作为该节点的向量表示；若所述节点为知识点节点，基于与所述知识点节点相关的词语的向量表示，确定对应于所述知识点节点的向量表示；对于任意两个节点：基于所述两个节点的类型，确定所述两个节点之间的边权，并将所述边权作为所述两个节点之间的关联关系；基于节点的向量表示，以及节点与节点之间的关联关系，进行至少一轮图聚合迭代，以更新所述图谱中节点的向量表示。
一种确定用于信息推荐图谱方法系统装置

[发明专利]对象的向量表示的生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011105416.1在审
发明人：宋伟;谢乾龙 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请提供了一种对象的向量表示的生成方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：根据多种类型的对象各自对应的节点之间的关联关系，确定以目标对象对应的目标节点为终点的目标路径；确定目标路径上的各个节点的遍历顺序；根据遍历顺序，遍历目标路径上的各个节点，针对遍历到的每个节点，聚合该节点的各个邻居节点的向量表示，生成该节点的向量表示，直至遍历到目标节点，聚合目标节点的各个邻居节点的向量表示，生成该目标节点的向量表示。该方法对元路径中不同位置上的节点之间的语义进行了区分，通过在元路径上的每个节点位置聚合邻居的信息，能使得每个节点的向量表示更为准确。
对象向量表示生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]推荐方法、装置、终端设备以及存储介质-CN201911295282.1在审
发明人：缪畅宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种推荐方法、装置、终端设备以及存储介质，该方法包括：获取孤立节点对应的基本属性特征向量和关联节点集合中包括的至少两个关联节点分别对应的基本属性特征向量；根据孤立节点和关联节点集合确定出近似节点集合，近似节点集合包括孤立节点和至少一个第一节点，第一节点为根据孤立节点的基本属性特征向量和各关联节点的基本属性特征向量之间的相似度值确定出的关联节点；获取近似节点集合对应的节点属性特征矩阵和邻接矩阵；根据节点属性特征矩阵和邻接矩阵进行特征向量扩散，以得到孤立节点更新后的分类属性特征向量；基于更新后的分类属性特征向量进行物品推荐。
推荐方法装置终端设备以及存储介质

[发明专利]一种图神经网络信息增强方法、装置及设备-CN202110297502.5在审
发明人：吴嘉婧;夏一钧;刘洁利;郑子彬 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种图神经网络信息增强方法、装置及设备，方法包括：根据预置节点特征数据和预置节点邻接矩阵识别不同节点参与的网络模体；基于网络模体，构建每个节点对应的初始模体特征向量；将初始模体特征向量输入预置LSTM模型中进行聚合处理，得到不同节点的自身模体特征向量，预置LSTM模型包括注意力机制；根据自身模体特征向量进行邻居节点模体向量的聚合操作，得到每个节点的目标模体特征向量；融合目标模体特征向量和初始节点特征向量，得到增强特征向量。本申请能够解决现有技术忽略了网络节点之间因交互模式不同产生的丰富结构信息，导致图神经网络学习的特征信息缺乏代表性的技术问题。
一种神经网络信息增强方法装置设备

[发明专利]一种基于多方联合K均值建模的病例画像方法及装置-CN202210087944.1有效
发明人：陆林 -专利权人：中电云数智科技有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多方联合K均值建模的病例画像方法及装置，包括：经由所述主节点初始化K均值模型的K个均值向量后，将各均值向量加密广播至各个子节点；各子节点：接收并解密多个均值向量后，遍历该子节点配置的各样本的特征向量与各均值向量之间的距离，确定该样本的类别；按照确定的类别对各样本进行分组，累加该组中各样本的特征向量；将特征向量累加的结果和统计的样本的数量经加密后发送至所述主节点；经由所述主节点基于各组的特征向量累加的结果以及各组的样本的数量，更新各均值向量；执行迭代，完成K均值模型训练。本发明方法联合多TEE节点参与模型训练，有效降低单一节点的计算资源开销，减少甚至避免节点内存溢出的问题。
一种基于多方联合均值建模病例画像方法装置