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公开(公告)号：CN114997144A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210713652.4
申请日：2022-06-22
Applicant: 海南大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于信息检测技术领域，公开了一种基于多维特征的虚假信息检测系统及其方法，所述的系统包括历史评论文本采集单元、待检测评论文件接收单元、数据库单元、虚假信息检测单元以及人机交互单元；所述的方法包括如下步骤：获取历史的评论文本数据集，并基于历史的评论文本数据集建立虚假信息检测模型；获取待检测评论文件，并对待检测评论文件进行预处理，得到待检测词集；将待检测词集进行处理，得到对应的多维特征；将多维特征输入虚假信息检测模型，得到虚假信息检测结果。本发明解决了现有技术存在的效率和准确性低，实用性低，效果差，无法识别评论信息中的关键特征的问题。
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公开(公告)号：CN114912691A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210557663.8
申请日：2022-05-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明属于智能出行技术领域，公开了一种城市态势感知的出行决策系统及其方法，所述的系统包括相互连接的前端出行决策服务子系统和后台数据采集子系统，前端出行决策服务子系统通信连接有外部的若干用户终端。所述的方法包括如下步骤：实时获取景区相关信息和游客位置信息；获取用户的用户画像和输入的出行规划信息；根据出行规划信息、景区相关信息以及游客位置信息进行城市态势感知；根据用户的用户画像、出行规划信息以及城市态势感知信息进行出行决策制定。本发明解决了现有技术存在的出行决策耗费精力、现有系统无法用户定制、用户体验差、缺乏景区信息实时获取和意外事件的预知性的问题。
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公开(公告)号：CN114706670A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210398629.0
申请日：2022-04-15
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明属于任务调度技术领域，公开了一种基于强化学习的多租户任务调度方法，包括如下步骤：基于深度强化学习建立任务调度代理；实时获取集群中机器的资源使用情况；获取若干租户上传的任务并更新对应的任务队列；使用任务调度代理根据每个用户的任务队列和实时的集群中机器的资源使用情况生成对应的调度决策；根据调度决策执行任务调度。本发明解决了现有技术存在的调度准确性差、在线调度效果差以及无法满足集群调度目标的问题。
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公开(公告)号：CN112099931A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010974932.1
申请日：2020-10-09
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种任务调度方法及装置，获取并将云端中的待调度任务放入等待队列中，在等待队列中筛选出就绪任务，并根据预设学习模型确定就绪任务的调度优先级和相应调度位置，将就绪任务放入集群，以使集群根据调度优先级和相应调度位置进行任务调度。基于此，通过预设学习模型的调度优先级和相应调度位置的动态设置，满足大规模的任务调度问题，并具有泛化能力。同时，在遇到相同结构的调度任务时，预设学习模型不需要重新训练，减少任务调度过程中消耗的资源。
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公开(公告)号：CN111694913A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010507856.3
申请日：2020-06-05
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积自编码器的船舶AIS轨迹聚类方法和装置。本发明的基于卷积自编码器的船舶AIS轨迹聚类方法包括：获取船舶的连续轨迹，将连续轨迹划分为若干子轨迹；对若干子轨迹进行特征工程提取，得到子轨迹特征矩阵；将子轨迹特征矩阵输入多特征融合自编码器，获得位置特征向量、速度特征向量和航向特征向量；对位置特征向量、速度特征向量和航向特征向量进行拼接操作，获得船舶轨迹的潜在特征向量；对提取后的船舶轨迹特征向量进行轨迹聚类操作，得到船舶轨迹聚类结果。本发明的方法不需要根据相关数据量和轨迹类型，计算复杂度，噪声和其他影响因素来选择时空轨迹度量方法，不需要相似度距离公式，从而节省了计算时间和资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110929517A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911190970.1
申请日：2019-11-28
Applicant: 海南大学
IPC: G06F40/289 , G06F16/29 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种地理位置定位方法、系统、计算机设备和存储介质。方法包括：获取用户文本信息；对用户文本信息进行标注化处理，得到文本序列；提取文本序列中的提及标识符，根据提及标识符分析各用户之间的联系，构建用户的网络视图；对文本序列进行特征提取，得到用户的文本视图；将网络视图和文本视图输入至预先训练后的注意力神经网络模型，得到用户的位置预测数据信息；对位置预测数据信息进行解码，得到地理位置坐标数据。上述方法通过输入的用户文本信息，拟合用户文本中影响地理位置预测的不可见因素，使其能够对社交网络文本数据进行地理位置预测；并采用注意力神经网络模型对复杂的用户关系进行分析得到用户的位置信息，准确度高。
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公开(公告)号：CN114911818A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210556097.9
申请日：2022-05-19
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2457 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/14
Abstract: 本发明属于语义识别技术领域，公开了一种基于孪生神经网络的旅游问题查询系统及其方法，所述的系统包括人机交互单元、数据库单元以及旅游问题查询单元，旅游问题查询单元分别与人机交互单元和数据库单元连接，且旅游问题查询单元设置有基于孪生神经网络建立的旅游问题查询模型，人机交互单元与数据库单元连接。所述的方法包括如下步骤：根据词向量数据库，使用将含有实体的旅游问题句子中每个单词转化为词向量；根据实体得到每个词向量的位置向量；将所有词向量和对应的位置向量组成旅游问题句子的向量序列，即编码后的旅游问题。本发明解决了现有技术存在的查询旅游问题的效率低下，准确性差的问题。
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公开(公告)号：CN111416854B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010181430.3
申请日：2020-03-16
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请涉及一种云服务发布方法、订阅方法、装置和系统。发布方法包括：接收云服务供应商发送的服务发布信息；根据服务发布信息将发布的实际服务与服务订阅列表中各服务订阅信息对应的所需服务进行对比，当实际服务与任一个所需服务完全匹配时，按照服务订阅信息中的路径将实际服务反向传递至接收服务发布信息的节点对应的上一个节点，上一个节点用于将实际服务依次传输至与服务订阅信息相对应的云服务消费者。该云服务发布方法可以实现在任一个节点以及多节点服务发布，大大提高了服务发布的效率。
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公开(公告)号：CN110460463A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910671422.4
申请日：2019-07-24
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的服务质量预测方法及其系统，涉及网络服务技术领域。该方法包括以下步骤：输入请求上下文变量信息，并通过实体表达矩阵在编码模块进行编码，以得到嵌入式请求矩阵；将经过编码的所述上下文变量信息进行压缩并进行特征提取，以得到所述请求上下文变量信息的按照时序的嵌入式请求矢量；根据所述时序依次输入所述嵌入式请求矢量至LSTM网络模块，以输出所述深度神经网络对下一次输入请求上下文变量信息的预测数据信息；对所述预测数据信息进行感知，以得到解码后的所述预测数据信息，将所述解码后的所述预测数据信息还原为服务质量数据并输出。
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公开(公告)号：CN108875414A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810590798.8
申请日：2018-06-09
Applicant: 海南大学
CPC classification number: G06F21/71
Abstract: 本发明是一种基于数据图谱，信息图谱与知识图谱的建模与数据安全保护方法。属于分布式计算和软件工程交叉领域。本发明将安全资源分类为数据安全，信息安全和知识安全。基于数据图谱，信息图谱和知识图谱分析用户安全需求的可行性，一致性，冗余性和完整性，优化用户安全需求描述，将对应的数据流，信息流，知识流和控制流映射到知识图谱上。随后本发明在数据图谱，信息图谱和知识图谱组成的三层架构中根据先后顺序把数据安全资源转换为其他类型安全资源后存入安全空间来对显式和隐式的数据安全资源进行保护。
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