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公开(公告)号：CN103473320A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310415581.0
申请日：2013-09-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种面向跨云平台的服务组合方法，包括：对于全局任务调度中的一任务和该任务的候选web服务，用任务服务树进行建模。在这个树状结构中，根节点是任务，每一个候选web服务是该树根节点的叶子节点；对每一个候选的web服务，利用k-means算法将它的历史QoS记录分成两个聚类，接着从每个聚类中选择一个最具有代表性的历史QoS记录；通过将最具有代表性的历史QoS记录加入到任务服务树，作为候选的web服务的子节点，从而将任务服务树扩展为任务服务历史QoS记录树；对于一个任务调度中的n个任务，将会有n个任务服务历史QoS记录树，计算服务组合类的全局效用值；选择拥有最大的效用值的服务组合类作为最终的服务组合规划。
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公开(公告)号：CN103473128A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310414793.7
申请日：2013-09-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06F9/46
Abstract: 本发明公开了一种用于mashup应用推荐的协同过滤方法，包括以下步骤：步骤1，计算mashup应用之间的内容相似度；步骤2，传递内容相似度；步骤3，聚类mashup应用；步骤4，计算属于同一个聚类的mashup应用之间的评分相似度；步骤5，选择邻居；步骤6，推荐mashup应用。本发明优势包括：聚类中的mashup应用数目远小于推荐系统中所有mashup应用的数目，推荐系统响应速度较快；同一聚类中的用户评分相对更集中，密度较大，稀疏度较小，mashup应用的评分相似度计算更准确；同一聚类中mashup应用更相关，评分推测更准确；离线完成聚类过程，保证了推荐系统的及时更新。
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公开(公告)号：CN103002028A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210489123.7
申请日：2012-11-26
Applicant: 南京大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于QoS的历史记录和聚类的服务优化方法，包括以下步骤：步骤1：获取数据集；步骤2：采用H2D-SC模糊分层聚类方法对每个服务的QoS历史记录进行分层聚类，在每一层利用每个服务的聚类中心进行基于QoS历史记录的服务组合，并依据效用值公式计算每个基于QoS历史记录的服务组合的得分；步骤3：对于每个服务，在每层中对应一个聚类，将每个聚类中心参与的基于QoS历史记录的服务组合的效用值得分累积，根据得分最高的聚类生成该服务的下一层，同时将基于QoS历史记录的服务组合效用值得分累积到对应的服务组合效用值得分中，最终得分最高的服务组合即为最优服务组合方案。
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公开(公告)号：CN102932486A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210488180.3
申请日：2012-11-26
Applicant: 南京大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种在非结构化分布式P2P网络中划分网络结构的方法，包括三个步骤：步骤1：获取P2P网络拓扑结构，拓扑结构N=(V,E)由网络中的若干结点以及这些结点之间的连接组成。步骤2：拓扑结构的预处理过程：如果两个失效结点直接相连，新创建一个虚拟结点代替这两个结点。步骤3：网络结构的划分：利用步骤2中更新后的拓扑结构，以每个失效结点为区域中心，洪泛式的划分网络结构。对网络中的每个结点而言，其被划分到最近的区域，相应中心结点失效时会影响它。
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公开(公告)号：CN102655514A
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201110051197.8
申请日：2011-03-03
Applicant: 江苏三棱科技发展有限公司 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了网络服务环境下求解线性服务组合前K优解的方法，包括以下步骤：输入处理步骤，从网络服务器中取出候选服务的QoS(Quality of Service，QoS)数据；创建约束模型步骤，依据用户输入的数据以及候选服务的QoS数据，创建约束模型以及目标函数；最优解计算步骤，依据所述约束模型和目标函数进行最优解计算；中间数据处理步骤，对上步得到的最优解进行处理，依据已经迭代的次数和数据处理的结果，确定是否需要增加新的约束规则和转向最优解计算步骤继续进行迭代计算；约束模型修改步骤，依据上步骤中中间数据处理的结果，通过增加约束用于从当前解空间中去除最优解计算步骤中获得的最优服务组合方案；输出处理步骤，向用户输出结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102073918A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201010550101.8
申请日：2010-11-19
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/00
Abstract: 本发明公开了工作流执行中基于服务质量的异常处理方法，包括以下步骤：异常处理引擎订阅异常计算节点的功能需求，连线资源注册中心，搜索功能需求匹配的候选服务资源；异常记录表提取异常计算节点的非功能需求；采用平均离散化方法动态确定异常记录表中可放宽域的放宽步长；初始化非功能约束放宽方案；连线步长注册表，同步放宽每一维非功能约束；对首个方案进行优化，输出最优的非功能约束放宽方案，并返回匹配该方案的最佳服务资源，从而完成工作流执行中基于服务质量的异常处理过程。本发明从确定发生异常的计算节点开始，整个异常处理过程均由计算机自动实现，提高了异常处理的智能化程度和运行效率。
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公开(公告)号：CN101977213A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010508642.4
申请日：2010-10-18
Applicant: 南京大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种网络系统中SOA架构下基于服务质量的服务组合方法，在将分布式的组合模式数据存入计算机存储器后，包括以下步骤：读取分布式组合模式描述文件；确定功能上匹配的候选web服务资源池；进行统计处理；建立统计区间表示；对每个连续的质量指标统计区间进行离散化；对每个分布式计算节点在初始质量约束下进行局部启发式选择；得到该质量约束下的一个服务代表，利用每个分布式计算节点得到的服务代表，将SOA架构下的服务组合问题转化为一个等价MIP问题；利用整数规划技术求解该MIP问题得到一个最优服务组合方案。本发明整个SOA架构下的服务组合优化选择过程完全由计算机自动实现，提高了服务组合的自动化和运行效率。
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公开(公告)号：CN114841774A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210507284.8
申请日：2022-05-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种基于经济运行不确定性因素分析的精准服务推荐方法，包括以下步骤：步骤1:原始数据处理。对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理和标准化，然后从原始数据中提取出有效特征，并进行特征嵌入。步骤2:初始化模型。根据数据特征，初始化推荐系统模型。步骤3:训练模型。将步骤1中处理好的样本输入至步骤2中的模型，选择合适的损失函数训练模型。步骤4:采集困难负样本。使用LIME算法，得到各个特征的归因值，根据归因值采集困难负样本。步骤5:再次训练模型，输出最终模型。在负样本中加入困难负样本，再次训练模型，提高模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113469833A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110670108.1
申请日：2021-06-17
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种支持工业互联网设备的远程智能检测与处理方法，包括：步骤1，构建设备的故障库、方法库以及故障检测模型；步骤2，工业互联网设备发生故障后，会将故障描述信息发送到工业互联网平台；步骤3，工业互联网平台得到故障描述信息后，通过故障检测模型得到位于方法库中的故障解决方案，并将故障解决方案以二维码和故障码的形式反馈到工业互联网设备上；步骤4，用户可以通过扫描二维码或者输入故障码的方式获取故障解决方案；步骤5，用户通过故障解决方案处理工业互联网设备所出现的故障，当故障解决方案无法解决故障时，用户可以将故障信息反馈给工业互联网平台，平台收集足够信息后就会启动故障检测模型的优化。
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公开(公告)号：CN105843948B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610219472.5
申请日：2016-04-08
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , H04L29/08 , H04W4/021 , H04W4/029 , G06Q50/14 , G06F1/32
Abstract: 本发明公开了一种移动环境下基于索引技术的景点智能推荐方法，包括：步骤1，当用户的移动端进入到一个景区时，移动端获取当前位置，得到位置检索键；步骤2，根据服务器中的历史记录在服务器中建立离线缓存；步骤3，移动端获取服务器中的离线缓存内容，用位置检索键在缓存中进行前缀匹配，若找到匹配结果，移动端对匹配结果集进行距离计算，得到目标景点序号集合，转入步骤5，若未找到匹配结果，移动端把用户当前位置发送给服务器，执行步骤4；步骤4，服务器根据用户当前位置进行距离计算，得到目标景点序号集合；步骤5，服务器对目标景点的综合信息进行检索，将目标景点详情返回给用户。
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