本发明公开了一种基于分类的社会化推荐方法，包括：构造用 户对分类的评分矩阵：根据用户对项目的评分数据和项目的分类信息， ·957·构造初始用户分类矩阵；对初始用户分类矩阵做归一化处理，并使用 矩阵分解方法重构用户分类矩阵；由用户的好友信息构造用户好友之 间的信任度；根据用户分类矩阵中用户对项目所属分类的评分、使用 社会化模型预测得到的用户对项目的评分以及用户好友之间的信任 度，使用随机梯度下降法学习得到模型的参数，从

该技术应用于生猪养殖领域。通过对国外先进的设施设备和理念的创造性转化，建立了高标准、专业化的公猪站。在此基础上，持续开展了优质种猪的遗传选育；开展了生物安全体系建设和重要疫病的防制研究；运用大数据分析方法影响了影响猪精液品质和淘汰的主要因素；建立了提高猪精液品质和降低公猪肢蹄病发生率的营养调控技术；对优质精液生产、保存、运输和输精技术开展了集成创新；建立了以人工授精中心为核心的猪社会化供精体系。猪精社会化供精体系可覆盖母猪50万头，母猪平均分娩率达88%，可提高母猪PSY0.2头；降低公猪淘汰率20%。 该项目通过创造性转化与创新性发展相结合的方式，在高水平公猪站的建设和公猪站生物安全体系的构建等方面，开展了有效引进、转化和集成创新；在持续开展优良种猪选育的基础上，选择和引进公猪进入人工授精站；在公猪营养和生产管理方面开展了突破性创新研究；通过“互联网+基因”的人工授精服务体系的创立，建立了优质、安全、高效的猪精液的社会化供应体系，最大化地实现了遗传品质优秀、精液品质优异、安全品质优良的猪精推广应用。 目前猪精社会化供精体系可覆盖广西全省，并覆盖广东、湖南和福建等省份，覆盖能繁母猪50万头。该技术能保障精液的遗传品质优秀和卫生品质优秀，能显著提高养殖户的经济收益，推广应用前景广阔。 转化条件：大型商业化猪精公司 成果完成时间：2016年

本发明公开了一种基于群体用户行为分析的个性化推荐方法， 属于计算机网络应用技术领域。本发明提出了一套基于群体用户兴趣 变化的个性化推荐方法，通过聚合海量个体用户对商品的时序动态兴 趣度从而快速有效的获得准确度更高的推荐列表。另外再定量分析时 间因素对用户兴趣度的影响权重，通过拟合大众用户从接触商品到购 买的时间及不同时间段购买用户数量分布图，从而提高推荐的准确性。 在充分分析用户行为数据及归纳总结出用户的兴趣后，计算

本发明公开了一种基于A星搜索和深度学习的个性化路线推荐方法，步骤一：历史轨迹数据集D，起点ls，终点ld，出发时间b和用户u作为输入，然后基于输入循环神经网络；步骤二：建模从出发点到当前n节点的费用函数ɡ(n)与当前n节点到终点的费用函数h(n)；步骤三：寻找最优路径的过程中，每次扩展一个节点，使用f(n)来评价这个节点的得分，推荐个性化的最优路径轨迹p*。

本平台基于用户报刊订阅历史数据及用户个人信息，结合矩阵分解，K-Means等机器学习技术，构建了用户报刊个性化推荐系统，在提升推荐准确性的同时较好地解决了冷启动问题。

基于分布式人工智能和优化方法，对大规模社会网络群体的行为模式与潜在机理进行建模分析，最终实现群体交互、协作等问题的系统性优化，研究内容主要包括：手机用户群体的群集行为模式与群智感知，手机用户群体的信息传播与多重社会网络分析等

针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块

“医患纠纷人民调解及类案推荐”系统主要功能是协助调解员或医患当事人进行纠纷情况简明扼要的输入，完成案件的远程或现场登记，实现整个案件完全在线办理、审批、归档和统计，同时，通过大数据分析工具在大量已有的裁判文书库、典型案例库以及已有纠纷案例库中进行文本相似性、案例要素相似性的比对，提供与输入医患纠纷相似的案件供参考，帮助调解员进行案件分析说理，有效拉近医患双方的期望值，提高调解效率和成功率。另外，还提供了提供在线法律咨询、在线调解、仲裁服务、诉讼对接等功能。