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[发明专利]基于用户个性化需求推荐的产品模块化设计方法及装置-CN202010331583.1有效
发明人：刘曦泽 -专利权人：中国标准化研究院
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明涉及产品设计领域，提供一种基于用户个性化需求推荐的产品模块化设计方法及装置，该方法包括通过获取用户对初始产品结构模块的评分数据；再将获取的评分数据和初始产品结构模块数据输入推荐系统，产生推荐的M组产品结构模块数据，所述推荐系统包括隐语义模型，将M组所述产品结构模块数据推荐给用户，用户选择推荐的M组所述产品结构模块数据中满意的设计方案；若用户对推荐的M组所述产品结构模块数据均不满意，则对推荐的M组所述产品结构模块数据进行评分，评分数据返回输入推荐系统。
基于用户个性化需求推荐产品模块化设计方法装置

[发明专利]一种基于项目属性评分均值的协同过滤推荐方法-CN201510342385.4在审
发明人：龚安;高洪福;高云;唐永红;曾雷 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2015-06-19 - 公布日： 2015-09-09 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于项目属性评分均值的协同过滤推荐方法。为解决传统协同过滤推荐算法在单一评分数据集上的推荐精度低等问题，提出一种基于项目属性评分均值的推荐方法。首先构造用户-项目评分矩阵，然后采用均值方法构造用户－项目属性评分矩阵、确定项目属性。其次基于每个属性评分矩阵，计算目标用户与各用户的皮尔逊相似度，得到目标用户的最近邻居集。然后针对每个最近邻居集，在用户－项目评分矩阵上完成对目标用户对目标项目的初步评分预测。最后，将多个初步预测评分取平均值作为最终的预测评分，将评分最高的T个项目推荐给目标用户，完成推荐。实验结果表明，该算法能有效提高单一评分数据集上的推荐精度。
一种基于项目属性评分均值协同过滤推荐方法

[发明专利]训练试题评分模型的方法、试题评分方法及装置-CN202111675700.7在审
发明人：王硕;汪洋;盛志超;王士进;竺博;魏思 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请披露了一种训练试题评分模型的方法、试题评分方法及装置。该方法包括：获取题库内试题对应的学生答卷，学生答卷包括题库内试题对应的答题结果；根据答题结果，利用第二试题评分模型确定学生答卷的评分，其中第二试题评分模型是通过在保持第一试题评分模型的参数不变的情况下，利用题库内样本试题的评分数据对嵌入第一试题评分模型的第二神经网络模型进行训练得到的，第一试题评分模型是利用题库外样本试题的评分数据对第一神经网络模型进行预训练得到的。本申请能够保证评分模型针对特定试题进行评分的有效性，并且降低了训练成本、维护成本和部署成本。
训练试题评分模型方法装置

[发明专利]一种基于混合模型的商品推荐方法-CN201310224975.8有效
发明人：卜佳俊;陈纯;王灿;王炜;谭树龙;徐斌;张腾季 -专利权人：浙江大学
申请日： 2013-06-06 - 公布日： 2013-09-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于混合模型的商品推荐方法，从用户数据库中提取用户的历史评分数据，然后进行如下操作：首先从数据库中提取用户的历史评分数据，将数据集进行分割；使用部分数据集训练最近邻推荐模型和奇异值分解模型；随后再使用剩余的数据集训练线性混合模型；最后根据线性混合模型计算出的缺失评分的估计值进行相关推荐。
一种基于混合模型商品推荐方法

[发明专利]标签推荐方法及电子设备-CN202011529096.2在审
发明人：苗璐;李瑞祥;舒南飞;林文辉;吴童 -专利权人：航天信息股份有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：其中，标签推荐方法，包括：基于提取的数据对用户社交关系进行评分，得到用户社交关系分数；基于提取的数据构建用户标签评分矩阵，基于用户标签评分矩阵和用户社交关系分数选取用户的社交关系标签；获取用户对社交关系标签的评分，根据用户对社交关系标签的评分推荐相应内容。通过对用户社交关系进行评分，基于评分和构建的用户标签评分矩阵选取社交关系标签，再预测用户对社交关系标签的评分，然后基于用户对社交关系标签的评分推荐相应的内容，达到根据不同用户行为个性化推荐标签的目的。
标签推荐方法电子设备

[发明专利]针对代币的评分方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201811150747.X在审
发明人：王晨光;刘军生;张丹丹 -专利权人：北京金山安全软件有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对代币的评分方法、装置、计算机设备以及一种计算机可读存储介质。其中，所述评分方法包括：获取待评测代币的信息数据；从信息数据中获取针对待评测代币的特征信息，其中，特征信息包括多个维度特征和每个维度特征对应的评分数据；根据多个维度特征从经过训练的神经网络模型中确定出对应的各概率密度函数的目标参数值；根据各概率密度函数的目标参数值和每个维度特征对应的评分数据获取待评测代币的评分。该方法可以对目前各发行代币进行评分，根据该评分实现对新发行的代币进行质量测评，从而可以让用户通过该测评结果能够了解到新发行的代币质量。
代币维度评测概率密度函数计算机设备评分数据特征信息信息数据发行计算机可读存储介质神经网络模型存储介质质量测评测评

[发明专利]一种睡眠环境评分方法、装置、终端及存储介质-CN202211081812.4有效
发明人：韩璧丞 -专利权人：深圳市心流科技有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种睡眠环境评分方法、装置、终端及存储介质，所述方法包括：获取目标用户对应的睡眠状态数据，根据所述睡眠状态数据确定所述目标用户对应的睡眠分数；获取所述目标用户对应的睡眠环境数据，根据所述睡眠环境数据确定所述目标用户对应的环境分数，其中，所述睡眠状态数据和所述睡眠环境数据分别对应的采集时间段相同；根据所述睡眠分数和所述环境分数，确定所述目标用户对应的睡眠环境分数。本发明通过用户的睡眠状态数据和睡眠环境数据，可以客观、准确地评定用户的睡眠环境分数。解决了现有技术通常基于用户的主观感受对睡眠环境进行评分，难以客观反映睡眠环境的好坏的问题。
一种睡眠环境评分方法装置终端存储介质

[发明专利]撮合方法及装置-CN202210987145.X在审
发明人：曹尔哲;牟盛;林慕云;余骁 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种撮合方法及装置，可用于金融领域，方法包括：对撮合对象的简介信息进行预处理，确定对应的简介信息数据集，对多个所述撮合对象之间的跟踪评价信息进行预处理，确定对应的对象评分数据集；根据所述对象评分数据集构建对应的对象评分矩阵，根据预设卷积神经网络模型对所述简介信息数据集进行上下文信息挖掘，得到撮合对象潜在模型矩阵；根据所述对象评分矩阵、所述撮合对象潜在模型矩阵以及所述预设分类回归算法，确定合作意向预测评分，并根据所述合作意向预测评分确定对应的撮合对象进行推荐
撮合方法装置

[发明专利]一种基于深度神经网络的影评网站用户的属性预测方法-CN201810524543.1有效
发明人：屈鸿;刘永胜;房展;舒扬;杨舰;邓悟;季江舟;张晓敏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的影评网站用户的属性预测方法，属于数据挖掘、机器学习等领域。本发明对影评网站中稀疏的用户评分数据进行矩阵分解，将用户评分矩阵分解为用户‑特征矩阵和电影‑特征矩阵，利用这两个矩阵对用户向量进行部分填充，填充后的用户评分数据作为用户的特征向量。将用户的特征向量数据输入全连接的深度神经网络，结合多任务学习技术，对网络模型进行训练，得到各个任务的标签分数；根据各个任务标签分数进行决策分析，得到最终分类结果。本发明通过深度神经网络技术，对影评网站用户进行自动的属性预测，解决了数据稀疏性问题，具有较高的分类准确率和效率。
一种基于深度神经网络影评网站用户属性预测方法

[发明专利]基于管道资产完整性管理水平评估的设备管理系统和方法-CN202210282250.3在审
发明人：贾彦杰;王靖;舒浩纹;李开鸿;梁俊;古丽;高仕玉;周代军;温皓 -专利权人：国家石油天然气管网集团有限公司;国家管网集团西南管道有限责任公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于管道资产完整性管理水平评估的设备管理系统和方法，所述设备管理系统包括管道资产数据库、资产完整性管理评估子系统、第一查询单元和第二查询单元，其中，管道资产数据库，用于收集和存储油气管道资产数据；资产完整性管理评估子系统，用于根据完整性管理水平体系对管道资产的各项管理水平进行自动评分；第一查询单元用于针对相应的一级评分要素直接赋予预设的固化分数；第二查询单元用于针对相应的一级评分要素赋予指标量化分数本发明通过固化分数与量化分数相结合的方式对完整性管理水平评分体系的各模块进行综合自动评分并进行统计展示，为管理者在公司风险管理、持续改进等方面提供决策支持。
基于管道资产完整性管理水平评估设备管理系统方法

[发明专利]基于贝叶斯概率矩阵分解的短视频推荐方法和系统-CN202210577571.6在审
发明人：王国栋;陈木生;吴俊华;谌诗宇;徐孩;何国伟 -专利权人：江西理工大学南昌校区
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了基于贝叶斯概率矩阵分解的短视频推荐方法和系统，包括如下步骤：通过数据采集模块获取用户原始稀疏评分数据；通过数据处理模块对数据预处理，将数据集合划分为训练集和测试集，并处理成评分矩阵；通过模型训练模块在概率矩阵分解模型基础上引入贝叶斯网络并加入约束矩阵和Logistic函数，搭建出受约束的贝叶斯概率矩阵分解模型，并使用马尔可夫链蒙特卡洛方法进行模型训练；加载预处理后的原始稀疏评分矩阵，通过预测模块使用训练好的模型预测未知的特定用户对短视频的评分信息，并根据预测结果填充原始的稀疏评分矩阵；最后通过推荐模块对填充后的评分矩阵中的评分数据进行降序排序，为特定用户推送对应的短视频。
基于贝叶斯概率矩阵分解视频推荐方法系统

[发明专利]一种场所评分方法、装置和计算机可读存储介质-CN201810763165.2有效
发明人：张广驰;樊静窈;崔苗;林凡 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种场所评分方法、装置和计算机可读存储介质，获取目标场所的数据信息；其中，数据信息可以包括无人设备采集的数据信息和从网络中收集的历史数据信息；利用数据分类模型，对数据信息进行分类处理，以得到分类后的特征信息；依据接收的用户需求信息和各特征信息各自对应的初始特征分值，确定出目标场所的评分向量；根据目标场所的评分向量和起始场所的评分向量，最终确定出目标场所的评分值。目标场所的评分值是在充分考虑了用户需求以及起始场所对目标场所的影响程度的情况下确定出的一个分数值，分数值越高说明目标场所符合用户实际需求的概率越高。依据该评分值进行场所的推荐时，使得推荐的场所可以更加符合用户需求。
一种场所评分方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于监督学习的住宅户型布局生成方法及系统-CN202111656595.2在审
发明人：刘念雄;闫树睿 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于监督学习的住宅户型布局生成方法及系统，包括：建立户型布局生成模型，其中包括生成网络、仿真环境及评分网络；获取户型示例数据，将户型示例数据输入至生成网络，输出户型布局数据；根据户型示例数据得到户型设计条件，将户型设计条件及户型布局数据输入仿真环境，对户型布局进行评分；根据评价网络，将户型布局数据作为输入数据，将仿真环境输出的评分作为标注，训练评价网络并输出评分数据；将评分数据反向传播至生成网络，更新生成网络参数
基于监督学习住宅户型布局生成方法系统

[发明专利]一种基于多源异构数据的桌游混合推荐方法-CN202011531148.X有效
发明人：李绍利;杨传颖;石宝;雷小涵;李亚龙;王成龙 -专利权人：内蒙古工业大学
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： A63F13/798 文献下载
摘要：随着桌游和桌游用户数量越来越多，数据稀疏问题也越来越严重，传统矩阵分解方法仅使用评分数据，在评分矩阵稀疏时其性能受到限制，针对此，本发明提出了一种基于多源异构数据的桌游混合推荐算法，在评分数据基础上融合多源异构辅助数据，以解决由于评分矩阵稀疏导致游戏特征和用户特征表达不充分的问题。本发明在传统的概率矩阵分解算法(PMF)的基础上提出改进，改进点包括：1.使用游戏描述文本和游戏属性信息增强游戏特征向量的表示，2.使用用户已评分游戏的特征结合注意力机制增强用户特征的表示。实验表明，本发明模型相较基线模型，评分预测误差更小。
一种基于多源异构数据混合推荐方法

[发明专利]一种融合物品标签信息的协同过滤推荐方法及系统-CN201710481708.7有效
发明人：张可;王世晖;谢文 -专利权人：电子科技大学;东莞市慧眼数字技术有限公司
申请日： 2017-06-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合物品标签信息的协同过滤推荐方法及系统，涉及融合物品标签信息的协同过滤推荐领域；包括：依据物品i与物品j的评分数据，以及物品i与物品j的标签信息、计算物品i与物品j的相似度、进行个性化推荐；一种融合物品标签信息的协同过滤推荐系统，包括：数据输入模块、相似度计算模块和个性化推荐模块；数据输入模块，输入物品i与物品j的评分数据，以及物品i与物品j的标签信息；相似度计算模块，计算物品i与物品j的相似度；个性化推荐模块，判定两个物品间的共同评分数是否大于人数门限值，选取合适的推荐策略。实现适合所有的推荐场景，当共同评分数据极少时，保证了根据相似度公式计算出来的相似近邻准确性和可靠性。
一种融合物品标签信息协同过滤推荐方法系统