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[发明专利]一种基于广义矩阵分解与遮蔽注意力的项目推荐方法-CN202310940554.9有效
发明人：钱忠胜;姚昌森;万子珑;蒋鹏;王亚惠;俞情媛 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明提供一种基于广义矩阵分解与遮蔽注意力的项目推荐方法，该方法通过广义矩阵分解为模型提供用户与项目、用户与时间、项目与时间的二阶交互信息，给予模型深层次的抽象特征，使其整体预测能力得以提升；部分项目序列和时间序列存在空值，在注意力机制过程中空值会占据一定的权重，从而影响项目与时间的特征提取，本发明通过将注意力进行遮蔽化，能够协助模型屏蔽空值的影响；本发明通过广义矩阵分解与遮蔽注意力提取用户‑项目‑时间的重要特征信息，预测用户评分，使得模型能更高效地利用评分信息，从而有效的为用户提供项目推荐列表。
一种基于广义矩阵分解遮蔽注意力项目推荐方法

[发明专利]结合自适应周期与兴趣量因子的图卷积网络推荐方法-CN202310196986.3在审
发明人：钱忠胜;叶祖铼;秦朗悦;张丁;姚昌森;俞情媛 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明提出一种结合自适应周期与兴趣量因子的图卷积网络推荐方法，结合艾宾浩斯遗忘曲线构建可计算用户兴趣程度的兴趣模型，能够更形象合理地模拟用户的兴趣变化规律，可比较显式地表示用户的动态行为变化，采用遗忘曲线拟合出的函数对用户的兴趣权重占比进行计算，能够更准确地判别出用户当前的兴趣情况，本发明引入了自适应周期和兴趣量因子，更为准确地解析用户的整体偏好，采用聚类和线性回归技术对其求解，根据用户针对同种类型项目具有相似行为的规律对用户行为进行聚类并拟合，获取用户的自适应周期，再结合用户‑项目的行为规律，归结出用户对项目的兴趣量，这些深度信息的特征表示，蕴含着更高阶的协作，有助于捕获用户的整体偏好。
结合自适应周期兴趣因子图卷网络推荐方法

[发明专利]结合关键边概率与路径层接近度的多路径覆盖测试方法-CN202211407779.X有效
发明人：钱忠胜;成轶伟;俞情媛;秦朗悦;姚昌森;张丁 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提出一种结合关键边概率与路径层接近度的多路径覆盖测试方法，根据被测程序计算关键边概率，同时生成路径层图，通过关键边概率计算个体贡献度，通过路径层图计算路径层接近度；结合个体贡献度与路径层接近度设计适应度函数。其中，利用关键边概率能准确挑选合理的目标路径，而通过路径层接近度对各节点及边赋予一定的权重，可反映嵌套结构带来的差异性，二者互为补充，能够提高测试数据生成的稳定性。此外，通过种群中个体对生成测试数据的个体贡献度及路径层接近度判断优劣程度，并设计合适的适应度函数；利用多种群遗传算法实现，以提高数据生成效率。
结合关键概率路径接近覆盖测试方法

[发明专利]一种基于链式多路径覆盖的测试方法与系统-CN202210894579.5有效
发明人：钱忠胜;俞情媛;秦朗悦;姚昌森;张丁 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提出一种基于链式多路径覆盖的测试方法与系统，通过构建一种用于路径预测的支持向量机‑极限梯度提升链式模型，使其代替插桩法模拟测试数据覆盖路径，以减少插桩时间；同时，筛选尽可能多的相似目标路径，提高测试用例的利用率与路径覆盖效率。相较于其它模型，本发明提出的支持向量机‑极限梯度提升链式模型可在精度与时间上具有较大优势。此外，通过支持向量机‑极限梯度提升链式模型可获取更多相似目标路径，进而在后续测试用例生成中尽可能多的覆盖更多路径，提高路径覆盖效率。
一种基于链式路径覆盖测试方法系统