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公开(公告)号：CN107807983B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201711034642.3
申请日：2017-10-30
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 本发明提供一种支持大规模动态图数据查询的并行处理框架及设计方法，设计方法如下：该并行处理框架结合了MapReduce框架和BSP框架，以Hadoop框架为底层基础，采取“MapReduce+BSP”模式来满足图计算数据量大和多次迭代的需求，同时该并行处理框架通过构建迭代控制模块、构建实时监听模块、Map阶段功能设计、Reduce阶段功能设计来实现实时监控功能来检查图文件的动态变化。本发明设计出的框架将MapReduce框架和BSP框架的优势合二为一，在解决BSP框架无法实现高吞吐量计算的同时，避免了MapReduce框架无法进行多次迭代计算的缺点。
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公开(公告)号：CN113157943A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110409578.2
申请日：2021-04-15
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/338 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06F9/50
Abstract: 面向大规模金融知识图谱的分布式存储及可视化查询处理方法，首先构建图谱分割模型，根据金融数据特点，利用节点密度对图谱进行初始划分，结合模块度及负载均衡检测对局部节点进行动态调整。其次构建基于HBase的单表多列簇分布式存储模型，针对每类实体均使用单表存储实体间关系及属性值，实现大规模知识图谱数据的分布式存储，解决单机存储机器成本高、单点故障导致数据无法访问的问题。最后建立基于Neo4i的可视化查询机制，根据查询语义，将HBase中的相关实体及关系进行提取，并导入Neo4j中形成用户感兴趣的子图谱进行可视化展示，实现将金融领域内复杂难懂且多样的知识以图形化的方式直观呈现，将隐性知识显性化，外显知识具体化。
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公开(公告)号：CN111459971A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010250116.6
申请日：2020-04-01
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 一种基于众包的skyline-join查询处理方法，首先，在数据不缺失的数据表内对数据进行过滤，根据数据属性，过滤掉各个属性内被支配的数据元组；其次，针对数据属性值缺失的数据表，在不同的属性上，先根据此表的已知属性建立偏好树局部索引，根据局部索引对不同属性内的元组进行过滤；最后根据两个表的所有已知属性建立全局索引，在前两步的基础上进行全局过滤，返回最终结果。本发明通过上述方法，提高了处理精度和结果真实性。
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公开(公告)号：CN119364344A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411515740.9
申请日：2024-10-29
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种私密坐标的安全测距定位方法，其步骤为：步骤1用户构建混淆电路和随机混淆序列，发送给中心服务器；步骤2中心服务器发送前置通信数据给各基站，各基站使用测距信息设置混淆值，使用自身私密坐标信息构建私密多项式并发送给其他基站；步骤3各基站对来自其他基站的私密多项式进行数据融合，将融合的值与自身混淆值拼接成的众包数据集发送给中心服务器；步骤4服务器评估混淆电路并计算基站位置信息总和值，将结果发送给用户，用户求解得到自身坐标。本发明通过上述方法，提供了一种安全性好，定位精度高的私密坐标的安全测距定位方法。
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公开(公告)号：CN118885855A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411063242.5
申请日：2024-08-05
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种基于多模态可穿戴传感器的体域认知任务决策方法，属于体域网智能信息系统领域。通过在数据融合范式中引入域适应技术，构建体域网跨域信息融合集成的迁移融合框架，设计面向迁移融合框架的基于动态域评估的域适应算法，通过定义和表征泛化体域认知任务的跨域问题模型，引入多类别迁移约束，学习目标域适应矩阵用于最小化迁移成分在学习的潜在子空间中的分布差异。为基于动态域评估的域适应算法引入定量评估领域知识权重的解决方案，包括从分布评估到域评估的综合权重计算方法。通过调整域适应与融合算法的关联性解决体域网多域偏移问题，使整个迁移融合框架适配不同体域认知任务的多模态数据分析过程，提高多模体域认知任务的分析性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118312532A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410419897.5
申请日：2024-04-09
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 本发明涉及面向营商环境评估的混合存储区块链查询优化方法，属于区块链数据查询领域。本发明对混合区块链模型引入关系语义，对企业原始数据进行高效查询。首先，该方法将数据存储在链上和链下相结合的混合数据存储架构中，并为区块数据添加关系语义，设计三种索引机制以加速数据访问；然后，基于三种索引机制各自适用的查询类型设计相应的查询优化方法，进一步优化查询处理；最后，在区块链上为轻客户端实现了丰富的身份验证查询，用户可以验证查询结果的健全性和完整性。本发明显著降低了存储开销，对三种不同的查询类型具有较短的查询延迟，具有较好的检索性能和验证效率。
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公开(公告)号：CN117370505A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310847321.4
申请日：2023-07-10
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/186 , G06F40/30
Abstract: 基于机器阅读理解和因子图注意力机制的事件检测方法，其步骤为：步骤1首先在模型的输入序列中引入预先设计好的触发词问题模板等和触发词相关的先验信息；步骤2利用预训练语言模型BERT对输入序列进行向量表示；步骤3利用因子图注意力网络对输入序列中的不同组成单元进行语义交互；步骤4将触发词识别及分类转化为传统的序列标注任务，利用多类型分类器识别并分类待检测文本中的单词。本发明通过上述结构，提供了一种利用相应的先验知识辅助事件检测，同时增加图注意力机制来优化触发词识别能力的方法，提升了事件检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117077806A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310909714.3
申请日：2023-07-24
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06N20/00 , G06N3/098 , G06F21/62 , H04L9/40 , H04L67/104
Abstract: 一种基于随机选举验证区块链的差分隐私化联邦学习方法。设计方法如下：首先利用了区块链的去中心化，构建了一个基于身份认证区块链的联邦学习系统,其次引用了一种随机选择机制来确定验证领导节点，确保了验证节点出块的公平性，并通过验证节点异常检测机制来防卫恶意节点的攻击保证全局模型准确率，最后通过差分隐私保护本地模型的安全，并根据节点对模型的贡献程度设计了一种激励机制来激励节点训练高质量模型，从而提高全局模型的准确性。本发明所提方法在数据安全，模型准确性等方面具有明显优势。
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公开(公告)号：CN111459971B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202010250116.6
申请日：2020-04-01
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 一种基于众包的skyline‑join查询处理方法，首先，在数据不缺失的数据表内对数据进行过滤，根据数据属性，过滤掉各个属性内被支配的数据元组；其次，针对数据属性值缺失的数据表，在不同的属性上，先根据此表的已知属性建立偏好树局部索引，根据局部索引对不同属性内的元组进行过滤；最后根据两个表的所有已知属性建立全局索引，在前两步的基础上进行全局过滤，返回最终结果。本发明通过上述方法，提高了处理精度和结果真实性。
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