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[发明专利]一种增强相似度关联的相似性度量方法以及系统-CN201410260834.6有效
发明人：朱宝 -专利权人：百度移信网络技术（北京）有限公司
申请日： 2014-06-12 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种增强相似度关联的相似性度量方法以及系统。所述增强相似度关联的相似性度量方法，其特征在于，计算比较对象之间的相似度矩阵；以及针对所述得到的比较对象之间的相似度矩阵与所述相似度矩阵的转置矩阵，利用上述计算所述相似度矩阵的方法进行计算，以得到增强相似度关联的比较对象之间的增强相似度矩阵
一种增强相似关联相似性度量方法以及系统

[发明专利]行人相似度获取方法、装置、终端设备及可读存储介质-CN201911405642.9有效
发明人：李景皓 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本申请适用于行人预测技术领域，提供了一种行人相似度获取方法、装置、终端设备及可读存储介质，该方法包括：获取同行次数矩阵。根据预设规则将同行次数矩阵映射为权重矩阵。通过预设的相似度算法，获取行人相似度矩阵。根据权重矩阵更新行人相似度矩阵，得到更新后的行人相似度矩阵。由于权重矩阵是通过同行次数矩阵映射得到的，可以根据同行次数表示每对行人与行人的同行权重，使用权重矩阵更新得到行人相似度矩阵，使得更新后的行人相似度矩阵中的行人与行人相似度考虑到了每对行人与行人之间的同行权重，可以排除掉同行误判，因此其表达的行人与行人相似度更加准确，使用该行人与行人相似度预测行人关系时，也更加准确。
行人相似获取方法装置终端设备可读存储介质

[发明专利]模糊K邻近的推荐方法和装置、电子设备以及存储介质-CN202010338355.7在审
发明人：聂文俊;王伟权;郑显凌;郭锡超 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2020-04-26 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供的模糊K邻近的推荐方法和装置、电子设备以及存储介质，该方法包括：根据预获取的个人信息矩阵得到用户‑用户个人信息相似度矩阵；根据预获取的用户‑项目评分矩阵获取用户‑用户相似度权重系数矩阵以及用户‑用户模糊相似度矩阵；根据所述用户‑用户个人信息相似度矩阵、所述用户‑用户相似度权重系数矩阵以及所述用户‑用户模糊相似度矩阵获取用户‑用户综合相似度矩阵；将所述用户‑用户综合相似度矩阵以及被推荐用户标识输入预获取的KNN模型得到与所述被推荐用户相似度满足预设条件的用户；根据与所述被推荐用户相似度满足预设条件的用户的评分信息向所述被推荐用户推荐产品，提高了推荐准确度。
模糊邻近推荐方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]一种基于空间点集匹配的装配体模型相似度检索方法-CN202010362580.4在审
发明人：乔虎;邓瑞祥;何俊;伍娅;安嘉祥;何江 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于空间点集匹配的装配体模型相似度检索方法，其针对装配体模型检索需求，检索出贴合设计需求的某些装配特性，获取设计制造过程中相关的产品信息，并将其应用到要设计的装配体模型中。本发明首先计算所选模型的特征属性相似度矩阵，与各属性权重矩阵作点乘得到属性综合相似度矩阵；找到矩阵中每一列的有效元素，通过排列组合形成可进行匹配的零件集；求得空间位置相似度矩阵；将属性综合相似度矩阵和空间位置相似度矩阵按照公式进行计算得到综合相似度矩阵；得到模型相似度矩阵；将匹配零件集和模型相似度矩阵各对应位置的元素进行加和，求得相似度值；匹配零件集相似度最大的值为该模型与参考体之间的相似度。
一种基于空间匹配装配模型相似检索方法

[发明专利]一种相似度计算方法、终端及计算机可读存储介质-CN201710372676.7有效
发明人：张琪;郭红艳;郭凤阁 -专利权人：南京秦淮紫云创益企业服务有限公司
申请日： 2017-05-24 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种相似度计算方法、终端及计算机可读存储介质，涉及信息处理技术领域，所述相似度计算方法包括：根据物品相似度标签获取相似度矩阵；提取所述相似度矩阵中不在同一行和同一列的元素组成无关项，计算所有无关项匹配值；根据所述无关项匹配值及所述相似度矩阵的综合权重确定物品相似度，以减小物品相似度计算的时间复杂度；其中，所述无关项匹配值是所述相似度矩阵所有无关项的平均值，代表所述相似度矩阵的关键相似信息。本发明通过查找相似度矩阵所有的无关项，计算无关项匹配值，根据无关项匹配值及相似度矩阵的综合权重确定物品相似度。能有效简化物品相似度计算过程及算法时间复杂度，节约系统的计算资源。
一种相似计算方法终端计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于二进制的前景图相似度评测方法-CN201810171102.8有效
发明人：范登平;程明明;曹洋;吴宇寰;任博 -专利权人：南开大学
申请日： 2018-03-01 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二进制的前景图相似度评测方法，属于图像处理技术领域，该方法包含如下步骤：a.求对齐矩阵：利用前景图中每个像素点的值减去前景图均值得到对齐矩阵；b.求相似度矩阵：相似度的度量是在预测的前景图与真实人工标注的前景图之间进行的，通过计算预测前景图和真实前景图的对齐矩阵，然后将两个矩阵对应元素的乘积作为其相似度矩阵；c.矩阵归一化：对相似度矩阵的元素逐一归一化，使矩阵中的元素值介于‑1和1之间；d.矩阵元素拉伸：对归一化后的相似度矩阵值进行非线性拉伸；e.求相似度：对拉伸后的相似度矩阵求平均值就是最终的前景图相似度。本方法能够得到更加准确的前景图相似度评测结果。
一种基于二进制前景相似评测方法

[发明专利]超图构建方法、装置以及计算机系统和介质-CN201910072537.1在审
发明人：祖辰;罗尚勇 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本公开提供了一种超图构建方法、装置以及计算机系统和介质，该超图构建方法包括：获取至少两个图像的图像特征；基于所述图像特征构建第一特征相似度矩阵，所述第一特征相似度矩阵的矩阵元素表征图像特征之间的相似度；对所述第一特征相似度矩阵进行平滑处理得到第二特征相似度矩阵；基于所述第二特征相似度矩阵和近邻策略构建超图，其中，所述第二特征相似度矩阵中矩阵元素作为超图的超边的结点。
超图构建方法装置以及计算机系统介质

[发明专利]一种基于跨模态重要性感知的多视频摘要方法-CN201910514541.9有效
发明人：冀中;赵玉晓;庞彦伟 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于跨模态重要性感知的多视频摘要方法：将视频以帧的形式输入到卷积神经网络中，得到视频帧特征矩阵；将视频描述的文本信息进行处理，得到文本信息的特征矩阵；视频帧特征矩阵通过计算得到帧间视觉相似度矩阵；文本信息的特征矩阵通过计算得到文本间相似度矩阵；文本间相似度矩阵再通过计算得到帧间文本相似度矩阵；将帧间视觉相似度矩阵和帧间文本相似度矩阵计算融合得到联合相似度矩阵；将联合相似度矩阵与视频帧特征矩阵计算得到联合关注视频帧特征矩阵；对稀疏自编码器的隐藏层进行相似度的度量
一种基于跨模态重要性感知视频摘要方法

[发明专利]基于设备连接关系的设备相似性聚类方法和系统-CN202011035816.X在审
发明人：王卓超;王智民 -专利权人：北京六方云信息技术有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明提供一种基于设备连接关系的设备相似性聚类方法和系统。所述方法包括：计算网络设备间的相似度，得到n维的相似度矩阵；将n维的相似度矩阵降维为m维的相似度矩阵；对m维的相似度矩阵进行聚类，得到网络设备间聚类结果。所述系统包括：相似度计算单元，用于计算网络设备间的相似度，得到n维的相似度矩阵；降维单元，用于将n维的相似度矩阵降维为m维的相似度矩阵；聚类单元，用于对m维的相似度矩阵进行聚类，得到网络设备间聚类结果。该方法首先计算网络设备间的相似度，然后将得到的数据进行降维处理，最后使用聚类方法得到网络设备间的聚类结果，结果更加准确，从而提升后续针对设备的检查的正确性。
基于设备连接关系相似性方法系统

[发明专利]基于融合相似度的深度跨模态哈希方法-CN202111548953.8在审
发明人：吴永贤;徐永志;田星 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V30/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于融合相似度的深度跨模态哈希方法，包括：1)图像特征提取，文本特征提取，对标签信息构建标签集合；2)分别对提取到的图像特征和文本特征计算图像相似度矩阵和文本相似度矩阵，同时也对标签集合建立标签相似度矩阵；3)基于计算得到的图像相似度矩阵、文本相似度矩阵和标签相似度矩阵建立融合相似度矩阵；4)使用改进的最大化间距的量化机制，结合融合相似度矩阵，建立误差损失函数，监督哈希码的训练。本发明方法能够深入挖掘不同模态数据之间的语义相关性，同时加入改进的量化机制，从而让算法生成更具判别性的哈希编码，实现更高准确度的检索。
基于融合相似深度跨模态哈希方法

[发明专利]基于荧光光谱的分类方法、装置及可读存储介质-CN202210168147.6有效
发明人：方敏;许振影;周醒烁;俞青;应晶;凌革世;陈皓 -专利权人：杭州师范大学;浙江一山智慧医疗研究有限公司
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于荧光光谱的分类方法，包括：获取多个目标的荧光光谱矩阵；计算每两荧光光谱矩阵之间的相似度；根据所有相似度构建对应所有目标的相似度矩阵，并根据相似度矩阵获取度矩阵；根据相似度矩阵和度矩阵获取标准拉普拉斯矩阵；获取标准拉普拉斯矩阵的至少一特征值及每一特征值对应的特征向量；根据所有特征向量构建特征矩阵，并根据特征矩阵每行的所有元素构建对应的聚类样本；将所有聚类样本进行聚类得到聚类结果，根据聚类结果将多个目标进行分类该方法通过基于目标的荧光光谱得到荧光光谱矩阵，通过每两荧光光谱矩阵之间的相似度构建相似度矩阵，引入谱聚类的方法进行聚类分析，实现了基于荧光光谱对目标进行分类。
基于荧光光谱分类方法装置可读存储介质

[发明专利]一种通过深度卷积神经网络进行短文本间相似度计算的方法-CN201611076255.1有效
发明人：魏笔凡;郭朝彤;刘均;郑庆华;吴蓓;郑元浩;石磊;吴科炜 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2016-11-29 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种通过深度卷积神经网络进行短文本间相似度计算的方法，目的在于，利用短文本中出现的每一个词语计算短文本间的相似度，使相似度的值计算的更加准确，所采用的技术方案为：1)把若干短文本表示成若干个矩阵，用相应的词向量依次替换文本中的每个单词，得到一个有序的向量序列，视为一个矩阵；2)对两个表示目标短文本的矩阵生成其相似矩阵；通过对词向量之间的余弦相似度进行排列，得到其相似矩阵；3)把相似矩阵的行和列平铺成相同维度；4)把相似矩阵降维成一个值作为相似度；对于所有同维度的相似矩阵，通过深度卷积神经网络对相似矩阵进行训练降维，再通过多层感知机计算相似程度，来代表相似度的值。
一种通过深度卷积神经网络进行文本相似计算方法

[发明专利]一种基于概率矩阵分解的个性化推荐方法、设备、计算机可读存储介质-CN202011464429.8在审
发明人：刘献忠;薛建宇 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于概率矩阵分解的个性化推荐方法，包括：1.计算用户属性相似度；2.计算用户对标签的关注相似度和用户对标签的评分相似度，综合两种相似度产生用户的偏好相似度；3.用户属性相似度和用户偏好相似度按比例相加为1产生最终的用户综合相似度矩阵；4.初始化用户隐性特征矩阵和项目隐性特征矩阵为正态分布，将用户综合相似度矩阵融入到概率矩阵分解模型中；5.迭代计算出用户特征矩阵和项目特征矩阵，产生用户对项目的预测评分矩阵本发明的优势在于缓解推荐系统中的用户冷启动问题，提高推荐算法的准确度，增强算法的可扩展性。
一种基于概率矩阵分解个性化推荐方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种用户数据倾向的智能商品分销方法-CN202310510872.1有效
发明人：王琨;刘滔 -专利权人：湖南惟客科技集团有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明涉及商品分销的技术领域，揭露了一种用户数据倾向的智能商品分销方法，所述方法包括：根据用户‑付费博客收藏矩阵和付费博客‑付费博客引用矩阵构建用户‑付费博客偏好矩阵；计算得到用户相似度矩阵，并对用户相似度矩阵进行高阶相似度计算得到用户高阶相似度矩阵，进而构建用户增强相似度矩阵；确定表示用户倾向的用户偏好目标函数并进行优化求解，得到用户对不同付费博客的偏好并进行付费博客分销处理。本发明根据用户‑付费博客偏好矩阵以及用户增强相似度矩阵得到表征相似用户对付费博客偏好倾向的用户偏好目标函数，通过求解得到用户特征矩阵以及付费博客偏好特征矩阵，计算得到用户对不同付费博客的偏好值，实现付费博客分销处理
一种用户数据倾向智能商品分销方法

[发明专利]一种用于预测药物-靶标相互作用关系的方法和设备-CN202011202566.4在审
发明人：郑莹;吴峥 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于预测药物‑靶标相互作用关系的方法和设备，方法包括：引入药物‑靶标相互作用和靶标‑疾病相互作用构建药物‑靶标‑疾病的三层异构网络；基于三层异构网络构建药物相似度矩阵和靶标相似度矩阵，靶标相似度矩阵包括靶标间高斯核相似度矩阵和靶标‑疾病高斯核相似度矩阵；计算药物相似度矩阵和靶标相似度矩阵克罗内克积，并通过正则化最小二乘法得到预测结果；对预测结果进行验证。对比传统的预测方法，本发明采用了更为完整的网络结构模型，建立了更为复杂的相似度矩阵空间，从更多的角度预测了全新的药物‑靶标相互作用；在计算过程中避免了超规模的矩阵运算；相较于常用的FLapRLS方法和RLS_Kron
一种用于预测药物靶标相互作用关系方法设备

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