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公开(公告)号：CN110851603A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911106089.9
申请日：2019-11-13
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明结合目前已有的自然语言算法与设计出一种高性能，高准确率的适合于工业事故事件分析的文本挖掘算法。使用了目前自然语言处理领域最先进的成果。该方法针对工业领域事故数据设计，能够充分发掘数据的潜在价值，同时节省大量的人力成本。
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公开(公告)号：CN110071838A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910352541.3
申请日：2019-04-29
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明针对在通信状况不稳定时，移动客户端需要与云端建立多次连接，会导致很大的能量消耗，限制移动客户端的广泛应用这一问题提出了一种基于用户交互行为最大化的链路预测方法，该方法保证了在不涉及用户隐私信息并提高用户下次访问的命中率的情况下，可以达到预期手机节能的目的。我们首先在数据预测模型的基础上利用基于互动关系改进的交互度方法对已知用户访问的数据进行预测；再结合基于用户行为的社交网络Friendlink方法对预测数据进行数据分析筛选，利用数据预存储机制来预存上述预测数据。
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公开(公告)号：CN110058934A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910336787.1
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明的目的是提供一种在云雾计算环境中获得最优任务卸载决策的方法，同时考虑时延与能耗使系统开销降到最低。一种在云雾计算环境中获得最优任务卸载决策的方法主要包括以下三个步骤：A.对系统进行数学建模；B.将问题公式化文混合整数规划问题C.使用分支定界算法求解。本发明考虑了云节点与雾节点同时存在的场景，用于解决存在多个任务需要作出卸载决策的场景，综合考虑了能耗与时延从而使得移动终端的开销降到最低。
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公开(公告)号：CN110058934B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN201910336787.1
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明的目的是提供一种在云雾计算环境中获得最优任务卸载决策的方法，同时考虑时延与能耗使系统开销降到最低。一种在云雾计算环境中获得最优任务卸载决策的方法主要包括以下三个步骤：A.对系统进行数学建模；B.将问题公式化文混合整数规划问题C.使用分支定界算法求解。本发明考虑了云节点与雾节点同时存在的场景，用于解决存在多个任务需要作出卸载决策的场景，综合考虑了能耗与时延从而使得移动终端的开销降到最低。
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公开(公告)号：CN115329090A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210531897.5
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明属于知识图谱补全领域，针对知识图谱中存在的文字属性值缺失问题，提出了一种基于自适应图卷积的知识图谱文字属性值补全方法(AGC‑AC)。主要分为三个步骤：首先进行数据预处理，将数据集处理为图卷积所需要的数据类型，即度矩阵D，邻接矩阵A以及特征矩阵F；然后将原有属性知识图谱中的节点结合自适应图卷积神经网络生成的特征表示进行划分，得到最佳节点簇；最后利用Jaccard相似性度量，找出同一簇中与目标节点最为相似的节点，目标节点缺失的属性值即为该节点的该属性值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111177235A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911106947.X
申请日：2019-11-13
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F16/25 , G06F16/2458
Abstract: 本发明结合目前已有的自然语言算法设计出一种构建半自动智能文本处理系统的方法，能够实现自动的从数据源获取数据、数据预处理、使用自然语言处理算法进行分析、分析结果回写、数据可视化展示。并且系统内部提供了进行人工打标的规范化接口，当新的经由人工标注的训练样本积累到一定数量时，系统会自动的使用这些样本数据来训练新的模型。随着数据的不断积累，此系统的文本标注的效率可以稳步上升，并且大大减少了人工干预，节省了大量人力成本。
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公开(公告)号：CN110851060A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911106553.4
申请日：2019-11-13
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F3/0486 , G06F9/451
Abstract: 本发明以一种全新的，所见即所得的方式来构建机器学习算法。将目前已有的较为成熟的机器学习算法封装为一个可视化的控件。除机器学习算法控件外，还要封装数据源控件，预处理控件和验证评估控件。并设计实现一个基于web的UI界面。在这个界面中，用户可以以最直观的拖拽的方式将控件组合成一个完整的算法流程。运行这个流程图就可以得到与编写大量代码所实现的相同算法的相同结果。
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公开(公告)号：CN110401926A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910409725.9
申请日：2019-05-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明属于物联网数据融合领域，能够提高物联网数据融合中数据传输的准确性，具体是一种适用于物联网数据融合差错控制的数据传输方法。主要分为四个步骤：A.定义参数；B.在发送端传感器处进行RS(n-k)编码；C.根据数据包中错误数量选择纠错方式得到正确传输集合和重传集合；D.将正确集合中的数据包进行数据传输调度，重传集合中的数据包进行重传。该方法提高了数据包正确传输的吞吐率，增加了高价值数据包正确传输的数量，提高了数据融合中数据的有效性。
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公开(公告)号：CN110121153A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910396178.5
申请日：2019-05-14
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明属于移动终端位置隐私保护领域，针对轨迹匿名中长轨迹数据可用性不高及匿名效率低下的问题，提出了一种基于首尾轨迹片段的位置隐私保护方法(STFAM)。主要分为三个步骤：首先将路网结构转换成基于位置类型的边缘集群模型；然后根据进出节点的时间顺序将轨迹进行预处理，并识别轨迹中的首尾轨迹片段，进而划分成等价类；最后将等价类中的首尾轨迹片段构建成轨迹图，并按照权值大小划分成相应的k-匿名集。文提出的方法在一定程度上缩小了匿名区面积，提高了匿名效率。
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公开(公告)号：CN110119316A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910412931.5
申请日：2019-05-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明属于云雾计算领域，具体是一种在物联网场景下关联任务调度策略，目标在不破坏任务间优先约束关系的前提下，考虑了综合任务截止期限和任务处理的总能耗方面。主要分为两个步骤：A.基于松弛度的优先级算法得到优先级序列；B.基于蚁群系统的约束优化算法实现任务分配。本发明针对云雾计算领域提出的LBP-ACS调度算法在解决具有混合截止期限的关联任务调度问题上，可以在提高任务调度成功率的同时，有效的降低能量消耗。
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