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]一种在线社交网络中朋友关系预测的方法-CN201410025336.3有效
  • 郭斌;於志文;罗惠;周兴社;倪红波;王柱 - 西北工业大学
  • 2014-01-16 - 2017-02-01 - H04L12/58
  • 本发明涉及一种在线社交网络中朋友关系预测的方法,该具体过程为基于社交网站提供的API接口采集用户在社交网络上的签到数据及朋友关系;根据采集的数据提取特征来表征用户之间的关系,选取信息增益最大的三个特征来表征用户之间的朋友关系;按城市选取社交网络中在的所有在该城市有签到数据及有签到数据的用户的朋友关系作为训练数据,将朋友关系数据和非朋友关系数据比例定为1∶3,按选取的三个特征采用分类算法建立朋友关系模型;选取要预测用户的签到和朋友关系数据作为测试数据,对选取的每个用户,预测其与测试数据中其他所有用户之间的关系。本发明使得预测效果更接近用户的客观实际情况,有效的提高朋友关系预测的正确率。
  • 一种在线社交网络朋友关系预测方法
  • [发明专利]一种社交网络中的基于朋友关系传播的朋友推荐方法-CN201310287059.9在审
  • 王建民;王朝坤;张君 - 清华大学
  • 2013-07-09 - 2013-10-09 - G06F17/30
  • 本发明涉及一种社交网络中的基于朋友关系传播的朋友推荐方法,属于计算机数据挖掘技术领域。为每个自我节点创建潜在朋友关系传播网络。在每个时间段,建立兴趣感知的社交行为概率生成模型,迭代更新候选中介人和候选兴趣领域,根据迭代结果设定潜在朋友关系传播网络中的边及边的权重。对于每个自我节点,在其潜在朋友关系传播网络的局部层上进行随机游走计算选择每个朋友作为中介人的概率,在其潜在朋友关系传播网络的全局层上进行随机游走计算选择每个节点作为新朋友的概率,然后将概率最高的新朋友作为推荐的朋友列表本发明方法通过构造潜在朋友关系传播网络,从用户行为的角度深入分析社交网络的成因与结构,进而提供准确的朋友推荐服务。
  • 一种社交网络中的基于朋友关系传播推荐方法
  • [发明专利]一种用户的社会信用评估方法及装置-CN201710633507.4在审
  • 丁伟明 - 丁伟明
  • 2017-07-28 - 2017-12-19 - G06Q10/06
  • 为实现上述目的,本发明方法包括如下步骤构建待评估用户的朋友圈,朋友圈包括待评估用户在社交平台中具有朋友关系(包括直接的和间接的朋友关系)的所有关系用户。根据朋友关系等级和关系亲密度设定关系用户对待评估用户的置信系数。获取关系用户对待评估用户的信用评价指标,乘以关系用户对待评估用户的置信系数,获得关系用户对待评估用户的信用评价可信值。将待评估用户的朋友圈中所有关系用户对待评估用户的信用评价可信值的平均值作为待评估用户的社会信用值。
  • 一种用户社会信用评估方法装置
  • [外观设计]用于手机的亲密关系管理图形用户界面-CN201930322060.9有效
  • 伍芷滢;刘立强 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2019-06-20 - 2020-04-24 - 14-03
  • 还可以点击“朋友关系和“闺蜜”关系中的“邀请”图标,来邀请自己的社交好友与自己建立亲密关系。在设计3主视图中,界面中部为“情侣、朋友、闺蜜”三种不同的亲密关系,用户可以点击“朋友关系中的“解绑”图标,与该社交好友解除亲密关系。在设计4主视图中,界面中部为“情侣、朋友、闺蜜”三种不同的亲密关系,用户可以点击“朋友关系中的“解绑”图标,与该社交好友解除亲密关系。在设计5主视图中,界面中部为“情侣、朋友、闺蜜”三种不同的亲密关系,用户可以点击“朋友关系中的“解绑”图标,与该社交好友解除亲密关系。在设计8主视图中,界面中部为“情侣、朋友、闺蜜”三种不同的亲密关系,用户可以点击“情侣”关系和“朋友关系中的“解绑”图标,与该社交好友解除亲密关系
  • 用于手机亲密关系管理图形用户界面
  • [发明专利]一种基于高频刷卡数据的朋友关系识别方法-CN201710226852.6在审
  • 张杰;李永立;吴伯庸;陈英豪 - 东北大学
  • 2017-04-06 - 2017-07-28 - G06F17/30
  • 本发明是一种基于高频刷卡数据的朋友关系识别方法,主要包括数据预处理、相似行为矩阵的生成、相似行为阈值的确定和朋友关系的识别;1)数据预处理;获取当前所有用户的高频刷卡数据,提取数据中有效信息,存入统一的数据仓库中2)相似行为矩阵的生成;3)相似行为阈值的确定;提取相似行为矩阵对角线上方的所有元素,生成帕累托图,取累计百分比首次超过α,0<α<100%所对应的相似行为的次数作为相似行为阈值,α通常取90%;4)朋友关系的识别;找出所有相似行为超过相似行为阈值的用户对,将他们确认为朋友关系,同时输出所有的朋友对。本发明能够利用用户产生的高频刷卡数据有效识别用户在现实生活中的朋友关系
  • 一种基于高频刷卡数据朋友关系识别方法
  • [发明专利]社交网络中的朋友退化-CN201510550020.0有效
  • B·坎德洛尔 - 索尼公司
  • 2015-09-01 - 2019-10-18 - G06Q50/00
  • 本申请涉及社交网络中的朋友退化。具体而言,如果社交网络的朋友在某一时间量内未与用户的社交网络站点通信,则社交网络关系被“退化”,然后该朋友被自动降级为“熟人”级别。社交网络中人们社交地位的降级允许以更高效和隐私的方式来与该用户与之具有进行中的社交网络关系的那些人们进行通信。类似地,基于退化,“亲密朋友”可以被自动降级为仅仅“朋友”。当发生退化时,模仿关系演进的自然方式,已退化的朋友会被切断访问某些发帖。
  • 社交网络中的朋友退化
  • [发明专利]一种社交网络中的朋友关系传递树的建立方法-CN201310026965.3有效
  • 王建民;王朝坤;张君 - 清华大学
  • 2013-01-17 - 2013-05-01 - G06F17/30
  • 本发明涉及一种社交网络中的朋友关系传递树的建立方法,属于计算机数据挖掘技术领域。为每个自我节点建立朋友关系传递树,添加自我节点和朋友节点。在每个时间段,建立社交行为概率生成模型,初始化自我节点的中介偏好概率分布和好友关系强度分布的先验参数以及每个自我节点和新朋友节点的候选中介人,并不断迭代更新候选中介人,将迭代过程中被采样次数最多的候选中介人z指定为自我节点u和新朋友节点y之间的中介人,并在自我节点u的社交网络中添加z→y。本发明方法基于好友关系传递性对用户在社交网络中的行为进行建模,提供扁平社交网络的层次化呈现方法,便于深入分析社交网络的成因与内在结构,预测社交网络未来的发展与变化。
  • 一种社交网络中的朋友关系传递建立方法
  • [发明专利]一种个性化的社交网络影响识别方法-CN201410216618.1有效
  • 张一文 - 成都品果科技有限公司
  • 2014-05-22 - 2017-07-18 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种个性化的社交网络影响识别方法,涉及社交工程学,旨在根据网络中的人与人之间互动,识别网络中的个性化的影响关系。本发明技术要点选择一网络用户群,建立目标用户相对其直接朋友关系对;提取每个关系对的关系特征值;确定每个关系对的影响程度;选取一预测模型,利用每个关系对的关系特征值及其影响程度训练所述预测模型;选定一新用户,建立所述新用户相对其直接朋友关系对,提取每个关系对的关系特征值;将新用户每个关系对的关系特征值带入训练好的预测模型中,通过训练好的预测模型计算出新用户的每个直接朋友对其的影响程度。
  • 一种个性化社交网络影响识别方法

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