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]实现用户相关推荐的系统和方法-CN202010177231.5有效
  • 姚权铭 - 第四范式(北京)技术有限公司
  • 2020-03-13 - 2023-06-13 - G06Q30/0601
  • 公开了一种实现用户相关推荐的系统和方法。所述方法包括:在由针对目标函数的超参数的候选取值构成的超参数搜索空间中搜索针对所述目标函数的超参数集合;基于使用所述超参数集合的目标函数,确定构成预测矩阵的第一优化子矩阵和第二优化子矩阵;使用由第一优化子矩阵和第二优化子矩阵构成的优化预测矩阵来推导评价矩阵中的缺失矩阵元素;以及基于补全了缺失矩阵元素的评价矩阵来执行用户相关推荐,其中,所述目标函数用于评估评价矩阵和预测矩阵之间的差异,所述评价矩阵的行对应于用户,列对应于对象,并且所述评价矩阵中的矩阵元素表示该矩阵元素的对应行的用户对对应列的对象的评价,预测矩阵用于推导评价矩阵中的缺失矩阵元素。
  • 实现用户相关推荐系统方法
  • [发明专利]训练模型的方法及系统和预测序列数据的方法及系统-CN202211073426.0在审
  • 姚权铭 - 第四范式(北京)技术有限公司
  • 2019-11-27 - 2022-12-02 - G06Q10/04
  • 提供了一种训练模型的方法及系统和预测序列数据的方法及系统。预测序列数据的方法包括:获取对象的序列预测样本,其中,所述序列预测样本包括按时间顺序排列的多个序列数据;利用所述机器学习模型,针对所述序列预测样本执行预测来提供关于所述多个序列数据之后的下一序列数据的预测结果,其中,所述机器学习模型被事先训练为针对按时间顺序排列的一系列序列数据来预测所述一系列序列数据之后的下一序列数据,并且所述机器学习模型至少包括多个图卷积网络,其中,所述多个图卷积网络包括利用基于所述对象的历史序列数据构建的动态图训练出的第一图卷积网络以及利用基于与所述对象有关的静态数据构建的静态图训练出的第二图卷积网络。
  • 训练模型方法系统预测序列数据
  • [发明专利]训练模型的方法及系统和预测序列数据的方法及系统-CN201911180700.2有效
  • 姚权铭 - 第四范式(北京)技术有限公司
  • 2019-11-27 - 2022-07-19 - G06Q10/04
  • 提供了一种训练模型的方法及系统和预测序列数据的方法及系统。预测序列数据的方法包括:获取对象的序列预测样本,其中,所述序列预测样本包括按时间顺序排列的多个序列数据;利用所述机器学习模型,针对所述序列预测样本执行预测来提供关于所述多个序列数据之后的下一序列数据的预测结果,其中,所述机器学习模型被事先训练为针对按时间顺序排列的一系列序列数据来预测所述一系列序列数据之后的下一序列数据,并且所述机器学习模型至少包括多个图卷积网络,其中,所述多个图卷积网络包括利用基于所述对象的历史序列数据构建的动态图训练出的第一图卷积网络以及利用基于与所述对象有关的静态数据构建的静态图训练出的第二图卷积网络。
  • 训练模型方法系统预测序列数据
  • [发明专利]基于医药知识图谱的药物相互反应预测方法及装置-CN202210272634.7在审
  • 姚权铭 - 清华大学
  • 2022-03-18 - 2022-07-08 - G16B15/30
  • 本发明提供一种基于医药知识图谱的药物相互反应预测方法及装置,所述基于医药知识图谱的药物相互反应预测方法,包括:获取待检测药物对的药物相互作用数据集;其中,所述药物相互作用数据集用于表示不同药物之间的关系;基于所述药物相互作用数据集和预设医药知识图谱,获取所述待检测药物对对应的方向子图;通过图结构学习对所述方向子图进行修改,得到所述待检测药物对对应的第一子图;基于所述第一子图,获取所述待检测药物对之间具有解释性的路径。本发明能够对药物间的相互作用做出解释,同时能提高药物间相互作用预测的准确率以及预测效率。
  • 基于医药知识图谱药物相互反应预测方法装置
  • [发明专利]图神经网络传播模型确定方法和系统-CN202011566557.3在审
  • 姚权铭 - 第四范式(北京)技术有限公司
  • 2020-12-25 - 2022-07-01 - G06N3/04
  • 提供了一种图神经网络传播模型确定方法和系统。所述方法包括:基于预设的包括多个候选传播矩阵的候选传播矩阵集,构建与图数据集对应的超网络,其中,所述超网络包括多个层,层与层之间具有多个候选传播路径,各层之间的候选传播路径通过该候选传播路径上所使用的候选传播矩阵来指示,并且对候选传播路径的选择通过与该候选传播路径对应的路径权重来确定;确定所述超网络的最优传播路径,并基于所述最优传播路径获得所述图数据集的最优图神经网络传播模型;基于所述图数据集,对所述最优图神经网络传播模型进行训练;以及利用经过训练的图神经网络传播模型获得所述图数据集的各个图节点的嵌入表示。
  • 神经网络传播模型确定方法系统
  • [发明专利]一种基于知识图谱的超参数搜索方法及装置-CN202210044999.4在审
  • 姚权铭;李勇 - 清华大学
  • 2022-01-14 - 2022-05-31 - G06F16/33
  • 本发明提供一种基于知识图谱的超参数搜索方法及装置。其中,该方法包括:对原始知识图谱进行降采样处理获得采样知识图谱;利用预设的基于贝叶斯优化架构的超参数优化器对所述采样知识图谱进行超参数搜索,获得候选超参数组合;基于所述候选超参数组合及其对应的超参数评测数据对所述超参数优化器进行迭代搜索优化,以实现对所述候选超参数组合进行调优处理,得到所述原始知识图谱对应的目标超参数组合;所述超参数评测数据是基于所述候选超参数组合在所述采样知识图谱基础上进行模型训练后得到的性能评测分数。本发明提供的方法,能够适用于不同规模的知识图谱,提高了知识图谱的超参数搜索效率,从而快速获得效果更优的超参数组合。
  • 一种基于知识图谱参数搜索方法装置
  • [发明专利]实现用户相关推荐的方法和系统-CN201910576468.8有效
  • 姚权铭 - 第四范式(北京)技术有限公司
  • 2019-06-28 - 2022-03-01 - G06Q30/06
  • 提供了一种实现用户相关推荐的方法和系统。所述方法包括:建立用于推荐系统中的协同滤波的交互函数的统一表示;基于所述交互函数的统一表示构建交互函数搜索空间;针对输入的评价矩阵,在所述交互函数搜索空间中确定相应交互函数,其中,所述评价矩阵的行对应于用户,所述评价矩阵的列对应于对象,并且所述评价矩阵中的矩阵元素表示该矩阵元素的对应行的用户对对应列的对象的评价;基于使用所确定的交互函数的协同滤波来推导所述评价矩阵中遗失的矩阵元素;以及基于恢复了遗失的矩阵元素的评价矩阵来执行用户相关推荐。
  • 实现用户相关推荐方法系统

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