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序号 | 专利名称 | 技术摘要 | 解决的技术问题 | 适用场景 | 所属领域 | 咨询量 | 操作 |
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1 | 一种OWL-S复杂进程的Petri网自动生成方法 | 本发明公开了一种OWL‑S复杂进程的Petri网自动生成方法。本方明提出的方法采... | 当OWL-S复杂进程内部行为比较简单时,手动方式可以较准确地建立其Petri网模... | Petri网自动生成 | 新一代信息技术 | 57 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |
2 | 基于关系矩阵的工作流日志重复任务识别方法 | 本发明公开了一种基于关系矩阵的工作流日志重复任务识别方法。本发明采用对日志事件先... | 使用这些算法对含有重复任务的运行日志进行流程挖掘时,得到的流程模型往往存在过多连... | 日志重复任务识别 | 新一代信息技术 | 34 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |
3 | 一种基于混合启发式算法的智能公交调度方法 | 本发明公开了一种基于混合启发式算法的智能公交调度方法。本发明将模拟退火算法和遗传... | 目前,国内外在此领域的研究有很多,但是每个城市公交系统的具体情况都不同,没有一种... | 智能公交调度 | 新一代信息技术 | 79 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |
4 | 基于异构信息网络表示学习技术的混合音乐推荐方法 | 本发明公开了一种基于异构信息网络表示学习技术的混合音乐推荐方法,包括:S1基于网... | 传统方法通常遭受诸如低精度和数据稀疏性之类的问题,尤其是处理在线音乐应用或服务中... | 音乐推荐 | 新一代信息技术 | 73 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |
5 | 基于多维霍克斯过程和注意力机制的下一个物品推荐方法 | 本发明公开了一种基于多维霍克斯过程和注意力机制的下一个物品推荐方法,包括:S1基... | 现有方法无法充分利用用户物品的交互序列数据,难以针对序列所反映的用户的动态兴趣进... | 物品推荐 | 新一代信息技术 | 47 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |
6 | 一种基于层次化物品协同过滤推荐方法 | 本发明公开了一种基于层次化物品协同过滤推荐方法,包括以下步骤:收集用户对物品的行... | 传统方法通常遭受诸如推荐精度低、推荐效果类似等问题,无法满足用户的需求。协同过滤... | 过滤推荐 | 新一代信息技术 | 42 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |
7 | 基于高斯嵌入表示技术的上下文感知推荐方法 | 本发明公开了一种基于高斯嵌入表示技术的上下文感知推荐方法。本发明包括以下步骤:收... | 已有推荐方法可以大致分为基于协同过滤和基于内容的推荐方法。多数协同过滤系统(例如... | 上下文感知推荐 | 新一代信息技术 | 62 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |
8 | 基于图卷积神经网络的混合推荐方法 | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的混合推荐方法,包括以下步骤:收集用户对物品的... | 传统方法通常遭受诸如数据稀疏、繁重的特征工程等问题,无法满足用户的需求。 | 网络混合推荐 | 新一代信息技术 | 53 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |
9 | 基于时空点过程的兴趣点预测方法 | 本发明公开了一种基于时空点过程的兴趣点预测方法,包括:S1基于点过程的时空上下文... | 在兴趣点预测领域,传统方法通常无法充分利用用户的签到序列以及时间上下文和空间上下... | 兴趣点预测 | 新一代信息技术 | 33 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |
10 | 基于特征随机抽样集成超限学习机的高光谱图像分类方法 | 本发明公开基于特征随机抽样集成超限学习机的高光谱图像分类方法。现有高光谱图像具有... | 在训练样本有限的情况下,高光谱图像分类处理过程中会遇到Hughes现象,即随着光... | 高光谱图像分类 | 新一代信息技术 | 56 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |
11 | 基于能效最大化的多用户信能同传系统收发机设计方法 | 本发明公开了一种基于能效最大化的多用户信能同传系统收发机设计方法,该方法的核心思... | 现有的研究工作多以提升频谱效率为目标,对多载波、多天线系统的载波分配、功率分配,... | 同传系统 | 新一代信息技术 | 64 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |
12 | 一种基于星座结构的多小区MIMO系统上行信号检测方法 | 本发明公开了一种基于星座结构的多小区MIMO系统上行信号检测方法,包括以下步骤:... | 对采用高阶调制的多用户系统来说,随着基站数和用户数的增多,所需传输的软信息量非常... | 信号检测 | 新一代信息技术 | 70 | 咨询专家咨询热线:020-31700520 |