专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种增值业务推荐方法及装置-CN201810827955.2有效
  • 赵鹏;徐雷;毋涛 - 中国联合网络通信集团有限公司
  • 2018-07-25 - 2021-02-02 - G06F16/735
  • 本申请公开了一种增值业务推荐方法,包括:获取历史用户订购的业务集合和历史用户对应的家庭角色集合,业务集合包括多个增值业务,一个历史用户对应一个家庭角色;根据历史用户订购的业务集合和所述历史用户对应的家庭角色集合,确定与家庭角色对应的频繁项集,所述频繁项集包括多个增值业务;根据频繁项集中任意两个增值业务组成关联规则,计算关联规则的置信度;判断关联规则的置信度是否大于或等于预设置信度;若判断出关联规则的置信度大于或等于预设置信度,则向相同家庭角色的新用户推荐与关联规则对应的增值业务。本申请利用历史用户的观看记录进行关联规则挖掘,将挖掘到的关联规则涉及的增值业务,向相同家庭角色的新用户进行推荐。
  • 一种增值业务推荐方法装置
  • [发明专利]基于大数据的食品销售数据挖掘分析方法-CN202310960414.8在审
  • 杨国武;付国荣 - 果子(青岛)数字技术有限公司;同心县启胜新能源科技有限公司
  • 2023-08-02 - 2023-08-29 - G06Q30/0201
  • 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种基于大数据的食品销售数据挖掘分析方法,包括:按照设定的置信度阈值和销售周期,对食品销售数据进行数据挖掘,获取每种食品在每个销售周期下的关联规则集合关联规则集合中每条关联规则的置信度;根据每种食品在每个销售周期下的价格、关联规则集合中每条关联规则及其置信度,进行数据处理,得到每种食品在每个销售周期下的动态调整参数,进而对置信度阈值进行调整,获取调整置信度阈值;基于该调整置信度阈值,对食品销售数据进行数据挖掘,获取最终的关联规则集合。本发明通过利用数据处理技术,避免了价格因素对数据挖掘中食品关联规则的影响,提高了食品销售关联规则挖掘的准确性。
  • 基于数据食品销售挖掘分析方法
  • [发明专利]关联规则挖掘方法、装置、设备及存储介质-CN202111263010.0在审
  • 韦佳明;李冬领 - 中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
  • 2021-10-28 - 2023-05-02 - G06F16/901
  • 本发明公开了一种关联规则挖掘方法、装置、设备及存储介质,该关联规则挖掘方法包括:对云化网络中各网元产生的原始数据进行预处理,得到目标数据;根据各网元间的连接关系生成云化网络拓扑图,并根据云化网络拓扑图生成拓扑关系;对目标数据进行频繁项集挖掘处理,得到频繁项集合;其中,频繁项集合中包含多个数据项;采用拓扑关系验证频繁项集合中各数据项间的关联关系,以确定目标频繁项集合;根据目标频繁项集合中各数据项间的关联关系确定关联规则集合本发明实施例通过将云化网络中各网元的拓扑关系与频繁项集挖掘相结合,可以去除关联关系上无逻辑的数据项,进而得到较为准确的关联规则集合,提高后续的数据挖掘效率。
  • 关联规则挖掘方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种基于关联规则的标签推荐方法-CN201710462663.9在审
  • 王晓军;陈双双 - 南京邮电大学
  • 2017-06-19 - 2017-09-05 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种基于关联规则的标签推荐方法,包括以下步骤利用滑动时间窗口模型在每个时间窗口内采集每个用户的标签事务并添加至标签事务集合T;利用最大频繁项挖掘算法对上述集合T挖掘得到频繁共现的标签集集合F;对集合上述集合F挖掘,找出标签集之间的关联规则集合R;收集每个待推荐用户所使用过的所有标签,得到一条关于该用户的标签集合;判断所述标签关联规则集合R中的先导标签集是否存在于该用户的标签集合中,当判断为存在时,将该条关联规则的后继标签集推荐给该用户。本发明很大程度上缓解了标签数据稀疏问题,并且避免了时间跨度过大,导致的无关标签之间的相互影响,提高关联规则挖掘的可靠性,使标签推荐结果更加准确。
  • 一种基于关联规则标签推荐方法
  • [发明专利]关联规则生成方法、装置及终端-CN201611097211.7在审
  • 彭立;曾凡信;代相成 - 乐视控股(北京)有限公司;乐视致新电子科技(天津)有限公司
  • 2016-12-02 - 2017-05-31 - G06Q30/06
  • 本发明实施例提供了一种关联规则生成方法、装置及终端,所述方法包括获取包含多个相关联的第一对象的频繁项集合;提取每个所述第一对象的多个特征,得到多个特征集合,每个所述特征集合包含对应的第一对象的多个特征;如果多个相关联的第一对象的置信度超过预设阈值,建立多个所述特征集合之间的参考关联规则;根据所述参考关联规则确定多个第二对象的目标关联规则,所述第二对象具有任一所述特征集合中多个特征。本发明实施例提供的该方法,在推荐系统初建时或者在用户活跃度不高的推荐系统中,本发明实施例可以生成更多的泛化能力更好的关联规则,能够解决推荐系统冷启动问题,进而提高推荐质量,提高用户信任度,提高产品销售量
  • 关联规则生成方法装置终端
  • [发明专利]一种网络故障关联规则获取方法及装置-CN201010591182.6有效
  • 张继宏;江泓;李华 - 中国电子科技集团公司第三十研究所
  • 2010-12-16 - 2011-04-06 - H04L12/24
  • 本发明公开了一种简便易用的网络故障关联规则获取方法,包括如下步骤:A、对通信网络的某个故障类型A,获取其发生时间前后特定时间内发生的所有故障类型的集合,并获取其恢复时间前后特定时间内恢复的所有故障类型的集合,求两者的交集;B、对交集内的每个故障类型均进一步验证其是否为故障类型A的关联故障类型,若是则将其关联关系作为一个网络故障关联规则;C、对通信网络的所有故障类型,均执行步骤A和步骤B,以得到的网络故障关联规则集合作为网络故障关联规则库本发明还相应提供了一种网络故障关联规则获取装置,包括关联故障类型初步认定模块、验证模块和网络故障关联规则库建立模块。
  • 一种网络故障关联规则获取方法装置
  • [发明专利]针对图表的上下文规则-CN201880018367.2有效
  • R·斯坦德弗;C·马林斯 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2018-03-12 - 2023-06-30 - G06F16/901
  • 本公开的示例描述了与图表或孤立集合中的上下文规则相关的系统和方法。在示例中,孤立集合中的信息可以与一个或多个上下文相关联。可以基于一个或多个规则在孤立集合内表示信息,并且所述规则中的一个或多个规则可以与信息所涉及的一个或多个上下文相关联,由此指示上下文关联性。上下文关联性可以指示在一个或多个规则与一个或多个上下文之间的正、负或其他关系。基于所述上下文关联性,可以调整孤立集合内的信息以针对不同的上下文生成孤立集合的不同视图。
  • 针对图表上下文规则

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