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孙磊

作品数:19 被引量:24H指数:2
供职机构:桂林电子科技大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术经济管理更多>>

文献类型

  • 16篇专利
  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇经济管理
  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 7篇景区
  • 6篇游客
  • 6篇游览
  • 6篇旅游
  • 5篇语义
  • 4篇相似度
  • 4篇旅游路线
  • 4篇景点
  • 4篇个性化
  • 3篇电子门票
  • 3篇预订
  • 3篇细粒度
  • 3篇门控
  • 3篇门票
  • 2篇移动互联
  • 2篇移动互联网
  • 2篇隐含
  • 2篇游玩
  • 2篇语义问题
  • 2篇展品

机构

  • 19篇桂林电子科技...

作者

  • 19篇孙磊
  • 16篇宾辰忠
  • 15篇古天龙
  • 8篇常亮
  • 3篇陈科杰
  • 3篇张传亮
  • 3篇刘天宇
  • 3篇陈稀
  • 3篇杨嘉琦

传媒

  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 4篇2021
  • 2篇2020
  • 3篇2019
  • 6篇2018
  • 4篇2017
19 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种面向问答领域含有人名的问句相似度计算方法
本发明公开一种面向问答领域含有人名的问句相似度计算方法,分别计算人名与非人名部分的相似度,并且考虑到句子的结构,从句子的语序以及长短两方面进行句子相似度的计算,最终根据句子语义相似度和结构相似度加权求得整体句子的相似度。...
常亮时雨宾辰忠古天龙孙彦鹏孙磊匡海丽
文献传递
一种基于游览行为的游客偏好学习系统及方法
本发明提出一种基于游览行为的游客偏好学习系统,该系统包括iBeacon模块、智能终端、应用程序和服务器;所述iBeacon模块用于标识景区内部游览点或展厅内部展品的位置信息;所述应用程序用于接收并解析iBeacon模块的...
孙磊宾辰忠古天龙孙彦鹏宣闻
文献传递
基于多重隐语义表示模型的旅游路线挖掘被引量:11
2018年
针对用户个性化旅游行为过程的挖掘与景点推荐问题,提出多重隐语义旅游路线表示模型(MLSTR-RM).MLSTR-RM考虑不同上下文对用户旅游路线的影响,高效挖掘旅游路线中丰富的隐语义.首先确定模型中不同上下文包含的隐语义信息,然后通过负采样的方式训练模型参数,最后基于MLSTR-RM模型设计个性化景点推荐方法.在真实数据集上的实验表明文中模型的有效性.
孙彦鹏古天龙宾辰忠孙磊
一种基于门控循环单元神经网络的景点推荐方法
本发明涉及一种基于门控循环单元神经网络的景点推荐方法,解决的是启动困难问题,数据稀疏性问题,以及忽略旅游轨迹中的隐含语义问题的技术问题,通过采用步骤一,采集旅游数据<u<Sub>j1</Sub>,s<Sub>j2</Su...
常亮张舜尧孙磊孙彦鹏匡海丽
文献传递
一种电子门票验证系统
一种电子门票验证系统,包括:门票管理服务器、门票验证设备、门票预订端,门禁设备,门票管理服务器与门票验证设备通过互联网连接,与门票预订端通过移动互联网或无线互联网连接,门票验证设备控制门禁设备开闭,整个系统门票验证操作过...
宾辰忠古天龙张传亮孙磊陈科杰刘振锐刘天宇陈稀高鑫兵杨嘉琦
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一种电子门票验证系统
一种电子门票验证系统,包括:门票管理服务器、门票验证设备、门票预订端,门禁设备,门票管理服务器与门票验证设备通过互联网连接,与门票预订端通过移动互联网或无线互联网连接,门票验证设备控制门禁设备开闭,整个系统门票验证操作过...
宾辰忠古天龙张传亮孙磊陈科杰刘振锐刘天宇陈稀高鑫兵杨嘉琦
文献传递
基于序列模式挖掘的细粒度旅游路线推荐研究
国民收入的提高以及旅游产业的快速发展使人们逐渐步入全民旅游时代。在日常旅行之前,人们要制定内容丰富的旅游攻略,包括出行方式、路线规划、旅游花费等等,这些旅游攻略均可从各大旅游网站、论坛查询。但是,网络平台只能提供粗粒度的...
孙磊
关键词:序列模式挖掘位置感知
一种基于游览行为的景区路线推荐方法及其系统
本发明公开一种基于游览行为的景区路线推荐方法及其系统,通过获取游客在游览过程中产生的行为数据,利用频繁游览路线挖掘方法,从已获取的历史游览行为数据中挖掘生成一组候选游览路线。再根据游客输入的总游览时间、游览起始/结束地点...
宾辰忠古天龙孙彦鹏孙磊
一种个性化旅游路线推荐方法
本发明提出一种个性化旅游路线推荐方法,包括步骤1.获取游客的游记信息并进行预处理;步骤2.得到基于类别信息的景点类型表示向量;步骤3.获取每个用户的旅游偏好表示向量、每个月份下游客的旅游偏好表示向量以及每个景点的表示向量...
孙彦鹏宾辰忠古天龙孙磊匡海丽孙镇海
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基于GRU和注意力机制的远程监督关系抽取被引量:14
2019年
随着深度学习的发展,越来越多的深度学习模型被运用到了关系提取的任务中,但是传统的深度学习模型无法解决长距离依赖问题;同时,远程监督将会不可避免地产生错误标签。针对以上两个问题,提出一种基于GRU(gated recurrent unit)和注意力机制的远程监督关系抽取方法。首先通过使用GRU神经网络来提取文本特征,解决长距离依赖问题;接着在实体对上构建句子级的注意力机制,减小噪声句子的权重;最后在真实的数据集上,通过计算准确率、召回率并绘出PR曲线证明该方法与现有的一些方法相比,取得了比较显著的进步。
黄兆玮常亮宾辰忠孙彦鹏孙磊
共2页<12>
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