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[发明专利]一种基于unity3d的知识图谱3D可视化方法-CN201911376996.5有效
发明人： 窦方坤;王小红;赵志刚;潘景山;郭莹;霍吉东;杨帅;曹皓伟 -专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/338 文献下载
摘要：本发明的基于unity3d的知识图谱3D可视化方法，包括：a).摄像机、天空盒和场景初始化；b).三元组数据获取；c).预制体的创建及三维物理结构组织；d).三维力学模型构建；e).帧循环；f).沉浸式摄影机脚本；g).全局摄影机脚本；h).属性信息显示及UI绘制；i).检索功能及传送功能；j).沉浸视图、全局视图切换。本发明的基于unity3d的知识图谱3D可视化方法，具有良好的可移植性和可扩展性，可以发布到web、手机、PC等多种平台，而不会像WebGL等技术一样开发后即对平台具有高度依赖；另一方面表现在未来可以方便的扩展至虚拟现实、增强现实等新兴的显示技术上，实现更广阔、更沉浸、更具互动性的知识图谱3D可视化。
一种基于 unity3d 知识图谱可视化方法

[发明专利]基于图卷积的面向ErbB靶向蛋白家族的打分函数构建方法-CN201911064826.3有效
发明人：杨帅;王卓亚;王小红;赵志刚;窦方坤;曹皓伟;魏志强;刘昊;杨金波 -专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明的基于图卷积的面向ErbB靶向蛋白家族的打分函数构建方法，包括：a).构建ErbB靶向蛋白数据，对于ErbB包含的4个受体酪氨酸激酶ErbB‑1、ErbB‑2、ErbB‑3和ErbB‑4均构建靶向蛋白数据集；b).扩大数据集规模，采用原始构象、旋转构象、优化构象的方法扩大数据集规模；c).构建ErbB靶向蛋白家族机器学习打分函数模型；d).模型的训练和评估。本发明的打分函数构建方法，建了一个ErbB蛋白家族机器学习分子亲和力评估数据集，为ErbB蛋白家族的机器学习任务奠定了数据基础；通过GCN技术突破了经典打分函数的瓶颈，提高了打分函数的性能，解决了机器学习打分函数通用模型准确率低的问题。
基于图卷面向 erbb 靶向蛋白家族打分函数构建方法

[发明专利]一种知识图谱三元组置信度评价方法-CN202011309998.5有效
发明人：杨帅;王小红;赵志刚;窦方坤;曹皓伟;潘景山;魏志强 -专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明的知识图谱三元组置信度评价方法，包括评估阶段、融合阶段和校验阶段，a).实体层面评估；a‑1).数据源角度；a‑2).文献共现角度；a‑3).外链规模角度；a‑4).文本描述角度；a‑5).实体重要性角度；a‑6).实体的度的角度；b).关系层面评估；b‑1).数据源角度；b‑2).文献共现角度；b‑3).对实体间已知关系层面的评价；b‑4).对实体间未知关系层面的评价；c).知识图谱全局层面评估。本发明的知识图谱三元组置信度评价方法，可高效、快速、大规模的发掘知识图谱数据中的错误，进而提升整个知识图谱系统的数据质量；可以对链接预测、关系推理等机器学习任务的结果进行数据可靠性校验。
一种知识图谱三元置信评价方法

[发明专利]一种商用尺码分布评价系统-CN202111443389.3在审
发明人：李萌;窦方坤 -专利权人：李萌
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种商用尺码分布评价系统，属于商品管理技术领域，所述一种商用尺码分布评价系统包括统计SKU的销售情况；确定尽可能逼近理论售卖时的尺码分布“理想比例”；输入SKU的库存，计算各个指标；生成SKU的指标汇总；将SKU指标升成SPU指标；计算SPU或者SKU的尺码综合值，并输出对应的尺码综合值。通过尺码综合值对商品的尺码质量进行综合快速评价，让一线运营和商品人员快速了解商品的黄金尺码的分布情况，同时对比当前库存和实际销售情况的拟合程度，便于销售方快速了解当前库存的尺码数量和质量现状，具有尺码的快速综合评价、预测库存销售情况以及能够针对性进行补货的优点，从而达到提高工作效率和质量与降低人力成本的目的。
一种商用尺码分布评价系统

[发明专利]一种基于本体的蛋白质/基因同义词表构建方法-CN202010525374.0有效
发明人：王小红;窦方坤;赵志刚;王鑫;杨帅;曹皓伟 -专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明基于本体的蛋白质/基因同义词表构建方法，包括：a).数据源Uniprot、BioGRID和NCBI Gene的获取；b).数据文件的分割；c).上层本体的建立；d).Uniprot‑Swissprot向上层本体的映射和融合；e).BioGRID向上层本体的映射和融合；f).NCBI Gene向上层本体的映射和融合；g).同义词的去重。本发明的蛋白质/基因同义词表构建方法，建立了同义词规模上更全面、准确度上更可靠、分类信息上更细致的蛋白质/基因同义词表，为进行更高效、准确的文献数据挖掘提供了前提保证，是生物医药专家进行科研发现的有力辅助。
一种基于本体蛋白质基因同义词表构建方法

[发明专利]一种基于GNN的COVID-19科学文献细粒度分类方法-CN202011313700.8有效
发明人：杨帅;王小红;赵志刚;窦方坤;曹皓伟;潘景山;魏志强 -专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明的基于GNN的COVID‑19科学文献细粒度分类方法，包括：a).COVID‑19科学文献知识图谱的构建；a‑1).知识类别的划分；a‑2).科学文献中实体设计；a‑3).科学文献中关系设计；a‑4).构建COVID‑19科学文献知识图谱；b).西药治疗知识图谱构建；c).中药治疗知识图谱构建；d).构建图神经网络模型；e).文本分类。本发明的基于GNN的COVID‑19科学文献细粒度分类方法，为医学工作者在海量的（通常大于1万篇）有关COVID‑19科学文献中快速查找到自己所需的知识类别文献，提供了一种行之有效的筛选和分类方法，有益效果显著，适于应用推广。
一种基于 gnn covid 19 科学文献细粒度分类方法