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[发明专利]一种图序列数据增强方法-CN202310503883.7在审
发明人： 牛奉高;刘佳璐;朱承刚 -专利权人：山西大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明属于数据增强技术领域，具体涉及一种图序列数据增强方法。将原本用户的行为的序列化数据重构为图结构数据，在重构的图数据上的节点分布以及其发射概率对原始数据进行增强，将最终所增强的数据以及原始数据作为新的数据集来进行训练。在真实的数据集中，用户足够的行为序列是比较少的，样本的随机性导致很难去精准的找到用户背后真实地兴趣。这种缺点可以结合商品图的性质较好的解决，在图中相邻节点往往属于同一个兴趣，通过对于相邻节点的不断抽样，就可以为每个用户的行为序列进行数据增强，从而更好地抽取其背后潜在兴趣。本发明提出的图数据增强方法，以解决兴趣提取模型中将某一次高随机性的行为序列提取背后兴趣所带来的问题。
一种序列数据增强方法

[发明专利]一种基于马尔科夫动力学社区检测技术的共词分析方法-CN202010065116.9有效
发明人： 牛奉高;邰志琴 -专利权人：山西大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于文本挖掘技术领域，具体涉及一种基于马尔科夫动力学社区检测技术的共词分析方法。本发明通过文本数据的预处理，构建关键词空间并对所提取的关键词进行词频统计，构建文献表示的向量空间模型，计算关键词之间的共词矩阵、等价系数、初始转移矩阵、网络的度，计算基于退火网络的共词强度矩阵、转移矩阵和对关键词初始转移矩阵进行约束，平衡步数的影响得到转移向量；计算度最大的关键词的转移概率向量生成节点表；计算切割位置的导电率；提取最小导电率对应的社区，作为共词分析的一类，重复此过程，直到关键词网络中所有关键词都被归类。
一种基于马尔科夫动力学社区检测技术分析方法

[发明专利]一种基于节点重要度的图神经网络加权卷积方法-CN202210267509.7在审
发明人： 牛奉高;赵雅婷;姜亚男 -专利权人：山西大学
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于节点重要度的图神经网络加权卷积方法，属于深度学习技术领域。本发明用于节点的半监督分类，以及基于该模型的改进模型。本发明关注于节点在整个网络中的重要程度以及对中心节点的贡献程度，旨在区分重要节点和不重要节点，重要的节点获得的权重更大，使得网络在学习时更多的考虑重要邻居节点的信息。通过在基准数据集上的实验验证了本文提出的模型能够提高图卷积网络的半监督分类性能。
一种基于节点重要神经网络加权卷积方法

[发明专利]一种基于词频共现分析的文献表示方法-CN202010065058.X有效
发明人： 牛奉高;闫涛 -专利权人：山西大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于文本挖掘技术领域，具体涉及一种基于词频共现分析的文献表示方法。本发明通过数据收集引入布尔权重，构建VSM，根据CLSVSM计算出共现矩阵，获得特征词的出现频次以及特征词之间两两共现频次和共现相对强度矩阵，引入指标集，构建CLSVSM，整理文本数据，从文本分词中搜寻并对应统计相关频次，最后构建文本词频向量；基于词频共现分析方法，运用元素替换法和加权法分别构建词频CLSVSM和词频加权模型。本发明构建新的文本向量空间从而提升文本分类检索的效果。
一种基于词频分析文献表示方法

[发明专利]一种基于最优运输的动态主题质量评价方法-CN202210190041.6在审
发明人： 牛奉高;王思佳;苏雅 -专利权人：山西大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最优运输的动态主题质量评价方法，属于文本挖掘技术领域。结合主题一致性和最优运输理论，使用最优运输距离(OT距离)来计算主题转移距离，用来评估在整个演化过程中的主题相关性；同时计算每一个主题下的主题一致性，用来评价整个模型的可解释性。最后结合两个指标提出一种新的主题演化质量评价方法来评价动态模型的演化效果。本发明通过最优传输距离来判断该主题是否朝着最相关的主题进行了演化，同时结合主题一致性对模型综合评价。本发明基于最优运输动态主题的质量评价方法在文本内容主题的挖掘和演化中对于文本建模和分类及推荐效果提升具有重要作用。
一种基于最优运输动态主题质量评价方法

[发明专利]一种基于惩罚性矩阵分解的文献表示方法-CN202010067126.6有效
发明人： 牛奉高;冯世佳;黄琛 -专利权人：山西大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明属于文本挖掘技术领域，具体涉及一种基于惩罚性矩阵分解的文献表示方法。本发明通过采集数据，构建文献表示的向量空间模型，计算共现矩阵，计算特征词之间的共现相对强度矩阵，引入指标集，对二元篇词矩阵Q进行奇异值分解和惩罚性矩阵分解，求得初始二元篇词矩阵的K‑秩近似矩阵。本发明基于惩罚性矩阵分解的文档表示方法应用于文献文本挖掘领域，将有效提高文本聚类和信息检索的准确度，降低检索成本。
一种基于惩罚性矩阵分解文献表示方法

[发明专利]一种基于加权网络的中文短文本相似性度量方法-CN202110511055.9在审
发明人： 牛奉高;姜亚男;高旭霞 -专利权人：山西大学
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权网络的中文短文本相似性度量方法，通过短文本中词语的共现强度，利用加权复杂网络表征短文本；同时考虑词语节点在加权复杂网络中的位置以及短文本加权复杂网络权重识别度低的特点，计算每个词语节点的加权综合特征值，从而提出新的短文本相似性度量方法来计算短文本的相似度，更好的提高了短文本相似性度量的精度。
一种基于加权网络中文短文相似性度量方法

[发明专利]基于共现分析的推荐方法-CN201910082503.0有效
发明人： 牛奉高;徐倩丽 -专利权人：山西大学
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明属于推荐系统技术领域，具体涉及基于共现分析的推荐方法，本发明涉及两种改进的协同过滤推荐方法(WCO_IBCF和MCO_IBCF)的提出，“协同过滤推荐”是一种跨领域的应用，推荐系统作为一种有效的信息过滤手段，特别着重于利用这些技术提高信息的使用效率。共现潜在语义分析理论与方法应用于推荐系统领域，将提高推荐结果的准确率。
基于分析推荐方法

[发明专利]一种基于主题模型的文本表示方法-CN202011181279.X在审
发明人： 牛奉高;苏雅;李廷进 -专利权人：山西大学
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明属于文本挖掘技术领域，公开了一种基于主题模型的文本表示方法，包括以下步骤：S1、对文本进行预处理；S2、对预处理后的文本进行吉布斯采样的LDA主题建模；S3、选取每个主题的主题关键词；对主题关键词做归一化处理；S4、把各个主题关键词映射到word2vec空间中；S5、设置距离阈值，删除与其它主题关键词之间的余弦距离大于距离阈值的主题关键词；S6、计算各个主题在word2vec空间中的坐标；计算各个文本中在word2vec空间中的坐标；计算各个文本与各个主题之间的欧式距离，将文本分类到欧式距离最小的主题下面。本发明通过主题模型建模，再映射到Word2vec空间中对文本进行向量化的表示，解决了LDA主题模型中主题歧义区分存在的缺陷，以及单词序列性问题。
一种基于主题模型文本表示方法

[发明专利]基于点互信息的文本语义相似性度量方法-CN201910081764.0有效
发明人： 牛奉高;赵霞 -专利权人：山西大学
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明属文本主题聚类技术领域，具体涉及一种基于点互信息的文本语义相似性度量方法，本发明基于共现潜在语义向量空间模型，利用点互信息对关键词间的潜在语义相似关系进一步提取，使原本没有共现关系的两个关键词，通过构建关键词共现向量，进一步提取挖掘了关键词间的潜在语义相似关系，使语义提取更加充分，建立基于点互信息的文本语义相似性度量方法，该方法的应用将有效提高文本聚类、信息检索的精度，降低检索成本。
基于互信文本语义相似性度量方法

[发明专利]基于Isomap算法布局的低维平行坐标图构建方法-CN202010279193.4在审
发明人： 牛奉高;赵欣蕊 -专利权人：山西大学
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06F16/904 文献下载
摘要：本发明属于可视化技术领域，具体涉及基于Isomap算法布局的低维平行坐标图构建方法。本发明通过对数据进行各维度间相关性计算，并依此进行布局，然后针对布局结果进行维度子集的划分，最后将维度子集进行顺序排列并构建平行坐标图。发明基于等距特征映射方法，利用大量短距离来测量长距离，从而对各维度进行更好的布局，并以此来进行低维平行坐标图的构建。使得最终得到的可视化图像能减少由于距离投影失真而带来的误差，在尽量保留原始数据大量有效信息的情况下，有效利用显示空间，并呈现出一个方便提取及解读相关维度信息的结果。
基于 isomap 算法布局平行标图构建方法

[发明专利]一种基于二元和三元共词潜在语义信息的文献表示方法-CN201710096317.3有效
发明人： 牛奉高 -专利权人：山西大学
申请日： 2017-02-22 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于文献信息处理方法技术领域，具体涉及一种基于二元和三元共词潜在语义信息的文献表示方法。本发明一种基于二元和三元共词潜在语义信息的文献表示方法，包括以下步骤：第一步：对文本数据进行预处理，数据清洗，标记文献，提取每篇文献的关键词，并保留关键词与相应文献的对应关系；第二步：构建关键词空间并对所提取的关键词进行词频统计，关键词按词频降序排列，以备后续建立共现矩阵使用；第三步：以关键词在文献中是否出现为权重，构建文献表示的向量空间模型；第四步：三元共现层矩阵表示；第五步：计算关键词之间的共词矩阵；第六步：三元共现频次的计算；第七步：共现强度计算；第八步：二元、三元加权CLSVSM的构建。
一种基于二元三元潜在语义信息文献表示方法

[发明专利]文献资源主题聚类共现潜在语义向量空间模型语义核方法-CN201611095873.0有效
发明人： 牛奉高;张亚宇 -专利权人：山西大学
申请日： 2016-12-02 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于语义向量空间模型语义核方法技术领域，具体涉及一种文献资源主题聚类共现潜在语义向量空间模型语义核方法。本发明主要解决目前的语义向量空间模型语义核方法存在语义信息提取复杂度较大、语义信息提取不充分、模型的维度较高、且应用于聚类算法时时间和空间上的复杂度较高等问题。本发明文献资源主题聚类共现潜在语义向量空间模型语义核方法，包括以下步骤：第一步文献数据的预处理；第二步所提取的关键词进行词频统计，以备后续建立共现矩阵使用；第三步以关键词在文献中是否出现为权重，构建文献表示的向量空间模型；第四步共现潜在语义向量空间模型的构建；第五步语义核函数的构建；第六步文献聚类。
语义向量空间模型潜在语义构建聚类语义向量空间语义信息提取文献资源复杂度预处理词频统计矩阵使用聚类算法文献数据核函数权重维度应用

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