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[发明专利]一种基于子图特征融合的链路预测方法及系统-CN202310914960.8在审
发明人： 陈建峡;陈浩然;杨帅;程玉;张云飞;刘迪派 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L41/149 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于子图特征融合的链路预测方法及系统。本发明采用随机游走方法进行闭合子图的采样，不仅增强了其可扩展性，而且还减少了提取闭合子图过程中的开销，并使其能够应用于更大的图，从而提高在较大图上的预测效果。本发明还利用现有嵌入根据图结构和节点属性空间定义的邻域重构嵌入，融合了节点自带的节点属性特征和节点的全局结构特征，然后和节点的局部结构特征进行融合，得到最终的全局‑局部‑属性节点特征，实现了对节点特征的融合，进一步提高了链路预测效果。本发明能够在不降低精度的情况下，用更少的资源和更少的时间提取闭合子图，使它们能够扩展到大型图。
一种基于特征融合预测方法系统

[发明专利]一种基于图卷积网络的时间增强信息序列推荐方法及系统-CN202310817593.X有效
发明人： 陈建峡;余天赐;毛磊;罗世杰 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06Q30/0251 文献下载
摘要：本发明属于序列推荐技术领域，公开了一种基于图卷积网络的时间增强信息序列推荐方法及系统，将物品嵌入矩阵和位置嵌入矩阵进行组合，构造为序列的隐藏层表示；基于时间增强的图卷积网络利用自适应窗口函数构建时间增强用户‑物品图，使用双重窗口函数为每一个用户‑物品交互项分配一个时间权重；构建了基于过滤增强的自注意力层，在自注意力模块之前使用过滤增强层，利用快速傅里叶变换和一个可学习的滤波器来抑制序列嵌入中的含噪信号；聚合经过处理后用户嵌入和物品嵌入，然后为每个用户‑物品对输出得分。本发明能根据用户交互的时间戳信息来动态的捕捉用户的偏好，能有效的提取交互序列中的相对时间特征，大大降低了噪声物品的负面影响。
一种基于图卷网络时间增强信息序列推荐方法系统

[发明专利]基于依赖树的方面级情感分析交互卷积网络-CN202211730845.7有效
发明人： 陈建峡;毛磊;余天赐;司浩英 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06N3/048 文献下载
摘要：本发明公开了基于依赖树的方面级情感分析交互卷积网络，包括输入编码层，其特征在于，还包括注意力层、依赖树层、图卷积层、交互网络层、以及输出层，所述图卷积层，用于根据句法结构图表示和句子隐藏状态向量表示的自注意力分数，利用Att‑GCN模型计算输出；交互网络层，用于输入Att‑GCN模型的输出，并进行交互操作；计算最终方面词表示的输出；计算输出#imgabs0#和输出#imgabs1#输出层根据#imgabs2#和#imgabs3#进行拼接操作，再进行分类获得分类概率。本发明使用交互网络层，减少因为卷积导致的信息丢失的影响。同时，让分散的句子信息更加的集中。
基于依赖方面情感分析交互卷积网络

[发明专利]面向异构知识图谱的对比学习预测方法及系统-CN202310666408.1有效
发明人： 陈建峡;王天赐;陈志康;罗梦宇 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明属于知识表示与推理技术领域，公开了一种基于面向异构知识图谱的对比学习预测方法及系统，包括多关系图神经网络层；对比学习层；类比推理层；输出层；本发明提出了一种新颖的面向多关系学习的对比链路预测模型，采用层次化的注意力机制选择有用的关系路径和邻居有选择性的聚合实体周围的上下文信息，从而提高预测准确性。为了更好地捕捉实体在不同上下文中的表示，模型引入了模式增强技术，将知识图谱中实体之间的关系与其所属的模式结合来获取实体在不同语义环境下的表达。另外，为了预测部分不完全的三元组，模型还引入了类比对象检索器来增强类比推理能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上表现出优异的性能。
面向知识图谱对比学习预测方法系统

[发明专利]一种基于对抗矩阵分解的协调过滤卷积神经网络推荐系统及方法-CN202110744530.7有效
发明人： 陈建峡;高奕;刘琦;张杰;汪弘扬;潘立纬;郑吟秋 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明属于深度神经网络推荐技术领域，公开了一种基于对抗矩阵分解的协调过滤卷积神经网络推荐系统及方法，嵌入层用于输出两个大小为64的表示用户和物品的向量，并将用户、物品的嵌入向量送入外积层；外积层将用户、物品的嵌入向量进行外积得到用户‑物品交互图，利用所述用户‑物品交互图表示基于嵌入层且成对的维数关系；卷积层基于用户‑物品交互图输出表示高纬度的信息的张量，并将输出的张量输出预测层；预测层利用预测函数基于输入张量进行预测，得到预测分数。本发明可以明确捕获成对嵌入维度之间的相关性；保证了模型鲁棒性的同时，提升了整体的推荐效果，模型具有泛用性。
一种基于对抗矩阵分解协调过滤卷积神经网络推荐系统方法

[发明专利]双向GRU关系抽取数据处理方法、系统、终端、介质-CN202110261757.6有效
发明人： 陈建峡;陈煜;张杰;刘畅;刘琦 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明属于关系抽取技术领域，公开了一种双向GRU关系抽取数据处理方法、系统、终端、介质，对基准数据集SemEval‑2010Task 8进行预处理；通过EMLo预训练模型对语料进行词向量化；通过多头注意力机制对词向量进行初步去噪处理；使用Bi‑GRU网络对词向量进行编码，得到包含句子中上下文信息的隐藏层向量；将隐藏层向量作为输入，传递至关键词注意力层中，通过将隐藏层输出结合实体对相对位置特征以及实体隐藏相似度特征，计算出注意力权重；将经过注意力机制处理过的隐藏层向量输入至分类层，得到最终的关系抽取结果。实验结果表明，本发明提出的模型在没有任何其他NLP工具的情况下达到最先进的性能。
双向 gru 关系抽取数据处理方法系统终端介质

[发明专利]一种基于交互式图注意力网络的序列推荐方法及系统-CN202210929033.9有效
发明人： 陈建峡;刘琦;张姝曦;潘立纬;刘畅;余天赐;马忠宝 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于交互式图注意力网络的序列推荐方法及系统。首先将每个用户和每个物品表示为一个属性图，通过对属性图的建模获取用户和物品的动态特征；其次，利用图注意力网络自适应地为当前节点的邻居节点分配不同的权重值参与计算，捕获潜在非交互用户的信息，实现动态学习高阶特征和新节点的表示；最后，聚合每个用户的邻居图的各种信息，并捕获相似用户的嵌入，通过信息聚合和图形匹配，获得预测的输出结果y′，有效解决了现有技术中无法动态地精确地捕获用户的喜好的技术问题，实现了能够动态地精确地向用户推荐目标物品的技术效果。
一种基于交互式注意力网络序列推荐方法系统

[发明专利]基于时序物品相似度的序列推荐方法-CN202210384315.5有效
发明人： 陈建峡;潘立纬;胡舒涵;李姝;肖亮;肖轶涛;刘琦;郑吟秋;刘畅;马忠宝;程玉;李超 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明属于序列推荐技术领域，具体公开了一种基于时序物品相似度的序列推荐方法,包括建立神经网络模型，构建基于时间信息的嵌入向量；包括与绝对时间相关的嵌入向量以及相对时间相关的嵌入向量；自注意力机制学习模块，结合相对嵌入向量获得局部特征X；全局偏好学习模块获得全局特征Y；按当前候选物品和最近交互物品的相似度，对局部特征X与全局特征Y进行加权求和得到特征表示zl，并以此为依据进行序列中的下一物品的推荐。本发明引入更多的经过设计的时间嵌入向量，提高时间信息利用的有效程度，进而提高序列推荐的正确性。
基于时序物品相似序列推荐方法

[发明专利]自注意力路由胶囊网络的方面级情感分析方法-CN202211551673.7在审
发明人： 陈建峡 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了基于自注意力路由胶囊网络的方面级情感分析方法，生成训练集和测试集，通过预训练的Glove模型对句子和对应的实体进行词向量化；计算实体的增强表示；通过预训练的BERT Encoder模型对实体的增强表示和实体的词向量进行编码，获得上下文表示和实体表示；计算上下文胶囊的实体相关权重；将得到的上下文胶囊作为第一层分类胶囊层中的各个分类胶囊，相邻层的分类胶囊层之间经过自注意力路由层连接，最后一层分类胶囊输出最终的情感标签分类结果。本发明通过位置偏差权重构建了实体的增强表示，限制实体和上下文之间的相关信息；可以更多地关注特定的实体特征。
注意力路由胶囊网络方面情感分析方法

[发明专利]融入患者情感信息的医院导诊知识图谱构建方法及系统-CN202211275545.4在审
发明人：肖亮;刘章;陈建峡;余和 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供一种融入患者情感信息的医院导诊知识图谱构建方法及系统，方法包括：从在线医疗服务平台页面的半结构化数据中提取客观数据；并从评论页面抓取患者评论进行情感分析，获得结构化的主观数据；对获得的客观数据和主观数据进行知识提取和语义解析，以图形数据库的形式存储；构建融合患者情感的导诊知识图谱与可视化，生成容纳患者情感导诊中的实体与实体间关系的知识库。本发明可有效的将主观的情感信息整合到客观的医学知识图谱中，融入患者情感的知识图谱直观明了，可以更加方便的查询客观图谱与情感知识之间的关系，患者可因此选择出最适合他的医生，这体现了融合情感信息的医学知识图谱在智能化、个性化医疗决策支持服务中的优势。
融入患者情感信息医院导诊知识图谱构建方法系统

[发明专利]基于多粒度孪生网络的中文句子语义匹配方法及系统-CN202110323155.9在审
发明人： 陈建峡;文轩;陈煜;张杰;程玉;刘琦;刘畅 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明属于语义匹配技术领域，公开了一种基于多粒度孪生网络的中文句子语义匹配方法及系统，使用Word2Vec获得到预先训练的词向量，通过嵌入层将输入的中文句子序列将被转换为向量表示；其次，进入多粒度编码层分别从字符和单词视角捕捉句子的复杂语义特征；然后，将上一层输出的特征向量，输入语义交互层，进行语义交互；最后，将语义交互结果送入输出层，获得句子语义是否相似的结果。本发明提出来一种新的多粒度编码方式，从字符和单词两个角度捕捉句子中更丰富的语义信息，获得了更多的特征。本发明采用的孪生结构，从理论上减少了参数的数量，使模型获得了更快的训练速度。
基于粒度孪生网络中文句子语义匹配方法系统

[发明专利]基于句袋注意力远程监督的课程知识关系抽取方法及系统-CN202010758190.9在审
发明人： 陈建峡;张水晶;陈煜;张杰 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明属于关系抽取技术领域，公开了一种基于句袋注意力远程监督的课程知识关系抽取方法及系统，通过TF‑IDF、TextRank、Word2vec词聚类三种关键词抽取算法抽取知识实体；基于人工标注的知识三元组，利用远程监督方法从课程教学文本中自动获取训练语料；用PCNN提取句子特征，采用句袋注意力机制对远程监督方法标注的数据中存在的大量噪声去噪；通过带有注意力的词向量捕捉上下文语义信息，并融合实体的位置信息、类型信息构造实体特征，输入Bi_LSTM模型获得知识点关系抽取。本发明不需要繁重的人工标注工作，减轻了人为构造特征的工作，可应用于不同科目的课程教学中，能对课程中的知识关系抽取取得很好的结果。
基于注意力远程监督课程知识关系抽取方法系统

[发明专利]一种基于词向量和词频的法院相似案件推荐模型-CN201910706215.8在审
发明人： 陈建峡;张伟;杨帆;张杰;程玉 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-08-01 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开一种基于词向量和词频的法院相似案件推荐模型：TF‑W2V相似度计算模型。裁判文书分为刑事，民事，执行，赔偿，行政五大案件类型。便于对判决书的处理，存储和查询，模型对提交的判决书提取关键信息，采用Word2Vec+TF‑IDF文本相似度算法查找出文书数据中同类型判决书中相似度最高的判决书给出相似度并推荐。本方法基于词频和词向量方法，综合了文本的关键词和词义信息，准确计算两个文本的相似度。将该方法应用于法院判决书进行相似度计算，实验结果证明，该方法应用简单，没有对标注训练集的需求，可以应用于不同领域文本，计算耗费时间适中，获得结果相对传统方法更加准确，与专家评价结果更接近。可以对法院文本进行准确有效的相似度计算。
相似度计算相似度词频文本词向量法院文本相似度案件类型词义信息关键信息领域文本算法查找文书数据专家评价训练集标注存储裁判查询应用案件

[发明专利]一种依存句法分析关系抽取模型的司法案件知识图谱构建方法-CN201910706329.2在审
发明人： 陈建峡;张伟;黄煜俊;马忠宝;张杰 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-08-01 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开一种依存句法分析关系抽取模型的司法案件知识图谱构建方法。该方法首先对非结构化的裁判文书通过信息抽取技术转换为结构化的数据，然后对其进行分词、词性标注以及命名实体识别处理，接着通过依存句法分析关系抽取模型抽取出实体关系三元组。最后把三元组形式的数据批量导入到Neo4j图数据库，利用Neo4j实现裁判文书知识图谱的构建并对其进行可视化展示。依存句法分析关系抽取模型能有效的抽取出实体之间的关系并适用于不同的大规模语料库，具有较好的移植适用性。裁判文书知识图谱直观明了，能让用户便捷高效地掌握信息，为司法工作提供极大地便利。
依存句法分析关系抽取三元组裁判图谱取出大规模语料库信息抽取技术词性标注非结构化命名实体实体关系司法案件图谱构建结构化可视化分词构建数据库直观移植转换便利司法展示

[实用新型]一种气腿钻水平钻孔简易支顶装置-CN201620454989.8有效
发明人：康晓燕;邓森;齐界夷;董少正;陈建峡;周双江;周波;王小勇;宋海杰;陈静 -专利权人：中国葛洲坝集团三峡建设工程有限公司
申请日： 2016-05-18 - 公布日： 2016-09-28 - 主分类号： B23B45/14 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种气腿钻水平钻孔简易支顶装置，它包括纵向拉杆、顶撑横杆和加强纵向杆，所述多根纵向拉杆与多根顶撑横杆垂直焊接固定，在两根纵向拉杆中间固定焊接有一根加强纵向杆，所述纵向拉杆和加强纵向杆的顶端设置有弯头，弯头与定位钢管相配合并钩在定位钢管上，所述纵向拉杆和加强纵向杆上固定安装有手风钻机，手风钻机上安装有手风钻钻杆。解决因操作时气腿钻容易打滑而影响钻孔质量和进度问题。
一种气腿钻水平钻孔简易装置

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