桑基韬
- 作品数：29 被引量：34H指数：4
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于跨平台用户社交多媒体行为的人口属性推断方法
- 本发明公开了一种基于跨平台用户社交多媒体行为的人口属性推断方法。其中，该方法包括针对所述用户在所述各平台的社交多媒体行为，提取文本特征和图片特征，得到所述各平台的用户特征；将训练集中用户的人口属性和所述用户特征作为监督信...
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- 在社交媒体网络上自动筛选有影响力用户的方法
- 本发明是一种在社交媒体网络上自动筛选有影响力用户的方法，包括步骤如下：步骤S1：利用超图模型为兴趣社交媒体网络中的用户、兴趣对象及其相互作用关系建模；步骤S2：采用超图约束的正则化主题概率模型，利用兴趣对象的内容信息和内...
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- 基于文本流网络的实时个性化视频推荐方法
- 本发明基于文本流网络的实时个性化视频推荐方法的步骤如下：S1用用户在文本流网络上当前发布和转发的推文建立实时用户文档，对多个实时用户文档建立热点事件空间，得到用户当前所关注的多个热点事件；S2用用户在文本流网络上的所有信...
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- 文献传递
- 基于图像的性格测试调查问卷生成方法及调查交互的方法
- 本发明公开了一种基于图像的性格测试调查问卷生成方法和调查交互的方法。其中，性格测试调查问卷生成方法包括获取用户喜欢的图像集及所述用户的性格属性真值集合，并构建图像与用户的第一关系；进行概念提取，构建图像与概念的关系；提取...
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- 文献传递
- 基于用户信息建模的图像标注增强方法
- 本发明是一种基于用户信息建模的图像标注增强方法，首先，用户、图像及标注的原始关系被表示成一个三阶张量；然后，观测到的原始标注被表示成正负样本对，张量分解的目标是最小化正负样本对的排序关系；最终，利用分解得到的核心张量和因...
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- 基于知识图谱的用户建模方法、序列推荐方法
- 本发明属于用户建模与推荐系统领域，具体涉及一种基于知识图谱的用户建模方法、序列推荐方法，旨在为了解决现有用户建模方法无法有效提取用户动态访问信息的特征，准确捕捉用户兴趣；现有序列推荐系统推荐准确率不高，用户体验较差的问题...
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- 基于深度学习的图像检索排序方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的图像检索排序方法。该方法包括以下步骤：提取查询对象和训练数据库中图像的底层特征；通过深度网络进行高层语义学习和特征融合，得到多个查询对象-图像对的高层特征以及深度网络的初定参数；对查询对象-...
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- 基于深度学习的对象间的关联分析方法及其装置
- 本发明公开了一种社交媒体网络中对象间的关联分析方法及装置，在很多重要的相关领域已经有了广泛的应用。该方法包括：步骤1、提取对象的底层特征；步骤2、对所提取的底层特征通过深度网络进行高层语义学习，得到对象的高层特征；步骤3...
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- 基于关联规则挖掘的跨网络知识关联及协同应用被引量：5
- 2016年
- 随着社交媒体的兴起,各种社交媒体服务应运而生,社交媒体多源化现象越来越明显。一种基于关联规则挖掘的方法可以用来分析研究社交媒体多源现象,即通过同一个用户与不同社交媒体上多源数据的行为交互,挖掘社交媒体多源数据知识关联,进而设计跨网络协同的视频推荐应用。本研究框架主要分为3个步骤:(1)基于主题建模的知识发现,对用户和视频进行主题建模,得到其在主题层上的表示;(2)基于关联规则挖掘的跨网络知识关联,以跨网络共同用户作为连接不同网络的桥梁,利用关联规则的方法挖掘不同网络间的知识关联;(3)基于跨网络知识发现的冷启动视频推荐,将用户和视频映射到同一主题空间并进行主题匹配,最终进行视频推荐。实验结果表明,通过跨网络用户协同,该跨网络知识关联方法能得到除了语义关联外更加灵活有效的跨网络关联,并在冷启动的跨网络视频推荐中取得较好的推荐效果。
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- 关键词：关联规则挖掘
- 一种基于视频集合层级主题结构的检索结果聚类方法
- 本发明是一种基于视频集合层级主题结构的检索结果聚类方法，是通过扩充相关的上位词、同义词以及语义关联词，对输入的搜索句子进行查询拓展，得到一个种子词集；根据输入的搜索句子进行检索，返回一个视频集合，再对视频集合进行重复检测...
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