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]基于深度学习的专利组合推荐方法及系统-CN202210923703.6在审
  • 凌海峰;徐曼如;孙见山;袁昆;钱洋;刘业政;姜元春;柴一栋;陈夏雨;魏少波 - 合肥工业大学
  • 2022-08-02 - 2022-12-09 - G06F16/335
  • 本发明提供一种基于深度学习的专利组合推荐方法及系统,涉及专利推荐技术领域。本申请将预先获取的专利数据集划分成专利文本数据、专利关系数据,以及专利结构化数据,然后由这三类数据获取专利文本相似度矩阵和专利表征向量,同时将每个企业对应的企业专利数据集按照时间顺序划分为真实专利组合;接着利用专利组合表征学习模型学习并更新专利表征向量;最后利用上述真实专利组合和更新专利表征向量训练LSTM模型,并基于训练后最优的LSTM模型获取每个专利预测评分,基于专利文本相似度矩阵获取专利相似性评分,最终综合考虑专利预测评分和专利相似性评分为企业进行专利组合推荐。本发明相比于现有技术专利组合推荐精度更高,可为企业批量推荐专利
  • 基于深度学习专利组合推荐方法系统
  • [发明专利]一种基于神经网络的专利篡改检测方法及系统-CN202310884007.3在审
  • 程启飞;袁江洪;郭振未;张晗 - 企知道科技有限公司
  • 2023-07-18 - 2023-10-13 - G06F16/33
  • 一种基于神经网络的专利篡改检测方法及系统,涉及大数据技术领域。在该方法中,获取第一专利文本和第二专利文本;将第一专利文本和第二专利文本输入预设的文本篡改检测模型,得到词频分布特征向量和句法结构特征向量;基于词频分布特征向量和句法结构特征向量,计算得到文本相似度;将第一专利文本和第二专利文本输入预设的图表篡改检测模型,得到图片表格相似度;基于文本相似度和图片表格相似度,计算得到专利篡改程度值;当专利篡改程度值大于预设篡改阈值时,则确定待检测专利文本为原始专利文本篡改得到。实施本申请提供的技术方案,可以有效地提高专利篡改检测的准确程度。
  • 一种基于神经网络专利篡改检测方法系统
  • [发明专利]专利数据的知识图谱构建方法、装置、存储介质及终端-CN202110565907.2有效
  • 王鸣野;李妮;谢攀;杜垚;王维 - 北京航空航天大学
  • 2021-05-24 - 2022-12-20 - G06F16/36
  • 本发明公开了一种专利数据的知识图谱构建方法,包括:获取专利文本的结构化信息,并基于结构化信息构建第一图谱;收集专利语料样本,基于专利语料样本构建专利领域词典;基于专利领域词典与预设分词词典对专利文本的摘要信息进行分词,生成分词结果;采用关键词抽取算法从分词结果中获取专利的关键词,并将获取的关键词嵌入第一图谱后生成第二图谱;采用关系抽取算法从分词结果中筛选专利的关系信息,并将关系信息嵌入第二图谱后生成专利数据的知识图谱因此,采用本申请实施例,由于通过提炼专利文档中的关键信息来构建知识图谱,从而可以从大量的专利文档中快速准确地确定出科技的发展趋势,以及识别到创新的方向。
  • 专利数据知识图谱构建方法装置存储介质终端
  • [发明专利]智能推荐方法、装置、服务器和存储介质-CN202010388294.5有效
  • 钱宇秋;陈思 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-05-09 - 2023-04-07 - G06Q30/0601
  • 本发明实施例公开了一种智能推荐方法、装置、服务器和存储介质;本发明实施例可以获取虚拟角色的历史社交事件和历史购买事件,该历史社交事件包括社交对象和社交时间,该历史购买事件包括购买对象和购买时间;根据社交时间和购买时间,构建社交对象和购买对象之间的时序关系;基于社交对象、购买对象和时序关系进行特征提取,得到虚拟角色的预测社交特征和预测购买特征;基于预测社交特征和预测购买特征预测虚拟角色的待购买对象;对待购买对象进行购买推荐处理本发明实施例在预测用户在未来可能购买的对象时,会参考用户之前的购买事件和社交事件在时序上的关系。由此,本方案可以提升向用户推荐待购买对象时智能推荐方法的准确率。
  • 智能推荐方法装置服务器存储介质
  • [发明专利]购买力预测方法和装置-CN201510729459.X在审
  • 汪平仄;张涛;陈志军 - 小米科技有限责任公司
  • 2015-10-30 - 2016-02-17 - G06Q30/02
  • 本公开揭示了一种购买力预测方法和装置,属于数据回归预测领域。所述购买力预测方法包括:获取购买力预测模型,该购买力预测模型为根据样本用户在第一历史时间段内的购买因子训练得到的模型,购买力预测模型包括预测购买力与购买因子之间的对应关系;获取目标用户在第二历史时间段内的历史购买信息,该历史购买信息包括目标用户在第二历史时间段内的目标购买因子;根据历史购买信息以及购买力预测模型,预测目标用户在未来的目标时间段内的目标购买力。解决了相关技术中购买力预测准确度较低的问题;达到了提高预测得到的购买力的准确度的效果。
  • 购买力预测方法装置
  • [发明专利]定期购买商品推荐服务提供系统及其方法以及为此的设备-CN201510883386.X在审
  • 禹钟元 - SK普兰尼特有限公司
  • 2015-12-04 - 2016-07-13 - G06Q30/02
  • 本发明涉及定期购买商品推荐服务提供系统及其方法以及为此的设备,并涉及收集关于用户购入的商品的电子收据进行之后判断定期购买商品,以购买模式为基础,关于定期购买商品推荐最适合的商品的定期购买商品推荐服务提供系统及其方法以及为此的设备本发明是在根据用户的购买形式的每个购买周期中传送关于用户定期购买的每个品种的最适合的商品的信息,以使用户方便地在需要购买定期购买品种的时刻推荐与用户的购买模式对应的最适合的商品,因此能够购买定期推荐的商品而接收配送,具有改善关于定期购买品种的购买的用户的方便性和购物效率的效果,并且具有如下效果:在对应于定期购买品种的每个购买周期中推荐多种商品,能够扩展用户的选择范围。
  • 定期购买商品推荐服务提供系统及其方法以及为此设备
  • [发明专利]一种消费者购买强度的预测方法-CN202010686233.7在审
  • 陈新宇;周健文;蒲继强;陈新伟 - 广州云徙科技有限公司
  • 2020-07-16 - 2020-10-30 - G06Q30/02
  • 本发明公开了一种消费者购买强度的预测方法,包括:S1,获取有过购买行为的用户在预设时间段内的购买数据;S2,判断用户的购买次数是否大于等于3;若是,则执行步骤S3;S3,将购买日期转化为购买间隔,根据购买间隔计算出个人平均购买间隔和整体平均购买间隔;S4,将个人平均购买间隔和整体平均购买间隔进行加权得到最优个人购买间隔;S5,从半正态分布Half‑Normal,得到用户的half_norm分布参数;S6,根据用户最后一次购买时间、个人最优购买和对应的half_norm分布参数计算用户未来预设时间内的购买强度函数。本发明计算出用户未来一段时间的购买强度,从而圈定目标用户,提升精准营销的效果。
  • 一种消费者购买强度预测方法

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