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- [发明专利]一种构建序列推荐模型的方法和序列推荐方法-CN202111051076.3有效
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刘玉葆;张岩森
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中山大学
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2021-09-08
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2023-06-30
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G06N3/042
- 本申请公开了一种构建序列推荐模型的方法和序列推荐方法，包括：构建输入序列的自适应邻接矩阵，基于自适应邻接矩阵构建项目第一嵌入；基于图神经网络的邻接矩阵构建项目第二嵌入；根据项目第一嵌入和项目第二嵌入，通过注意力机制构建用户的局部兴趣模型；构建用户的全局兴趣模型和目标序列的嵌入，并根据目标序列的嵌入、用户的局部兴趣模型和全局兴趣模型构建序列推荐模型；基于梯度下降及贝叶斯个性化排序构建序列推荐模型的损失函数。该序列推荐模型无需依赖于现有的构图方式以及先验知识，通过自动学习边与边的权重，避免噪音点带来的不合适的影响，从而学习到更精准的项目嵌入以及更精确的局部兴趣，可以较为有效且可靠地实现序列推荐。
- 一种构建序列推荐模型方法
- [发明专利]一种长短期交通预测方法-CN202011641479.9有效
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刘玉葆;黄楚茵
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中山大学
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2020-12-31
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2023-06-16
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G06Q10/04
- 本申请公开了一种长短期交通预测方法，获取构建的交通路网图中的节点的第一历史交通数据，通过预置交通预测模型中的第一卷积层对第一历史交通数据进行卷积处理；通过模型中的第一个迭代RNN算子对卷积处理后的第一历史交通数据进行交通预测，输出第一个时间步的交通预测结果，将第一个时间步的交通预测结果输入到下一个迭代RNN算子进行交通预测，直至第Tp个迭代RNN算子输出第Tp个时间步的交通预测结果，通过模型中的拼接模块将Tp个时间步的交通预测结果拼接后输入到第二卷积层进行卷积处理，输出最终的交通预测结果。本申请解决了现有的交通预测方法存在预测误差累计较高，以及不能同时兼顾长短期预测精度的技术问题。
- 一种短期交通预测方法
- [发明专利]基于时态图代价最小生成树的增量方法及系统-CN201911314540.6在审
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李文浩;葛又铭;刘玉葆
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中山大学
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2019-12-19
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2020-04-24
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G06F16/9536
- 本发明涉及一种基于时态图代价最小生成树的增量方法，包括以下内容：将节点集V划分为受ΔG影响的终端节点集Xa和未受ΔG影响的终端节点集Xu；对于终端节点集Xa，将G+ΔG转换为静态图，在该静态图下，找寻从根节点r到Xa中所有节点的路径，得到受影响子图Gs；对受影响子图Gs进行预处理，得到受影响子图Gs的闭包；通过受影响子图Gs的闭包计算覆盖Xa的有向斯坦纳树Ta；对于终端节点集Xu，从初始的有向斯坦纳树T中提取从根节点到终端节点集Xu中各个节点的路径，组成未受影响终端节点的有向斯坦纳树Tu；将Ta和Tu合并，得到覆盖整个V集合的有向斯坦纳树new‑T；对合并得到的有向斯坦纳树new‑T进行后处理操作，将其转化为对应的代价最小生成树MSTw。
- 基于时态代价最小生成增量方法系统
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