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公开(公告)号：CN118916761A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411031310.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/211 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06F16/735 , G06F16/9535
Abstract: 本发明属于互联网用户偏好预测技术领域，具体涉及一种基于数据去偏的用户偏好预测方法；该方法包括：获取视频数据和用户数据；采用嵌入层对视频数据和用户数据进行处理，得到用户嵌入和视频嵌入；对用户嵌入和视频嵌入进行去偏处理，得到去偏用户嵌入和去偏视频嵌入；采用特征筛选层对用户嵌入、视频嵌入、去偏用户嵌入和去偏视频嵌入进行处理，得到用户特定特征重要权重和视频特定特征重要权重；采用因子分解机对用户特定特征重要权重和视频特定特征重要权重进行处理，得到用户兴趣表示向量；将用户兴趣表示向量输入到输出层进行处理，得到用户偏好预测结果；本发明可准确有效的进行用户偏好预测，提高了用户偏好预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116521345A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310565677.9
申请日：2023-05-18
Applicant: 重庆邮电大学空间通信研究院
Abstract: 本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及一种基于任务依赖关系的联合调度和卸载方法。本发明根据设备在应用层面的子任务以及子任务依赖关系，建立多任务依赖关系边缘协作系统；分别建立了任务卸载模型和任务调度模型；按照任务调度模型对子任务进行优先级排序，并基于优先级顺序进行子任务调度；按照子任务调度顺序，通过求解任务卸载模型分别计算出子任务本地计算实际最早完成时间和任务边缘计算实际最早完成时间；通过判断两者的大小，来执行子任务本地计算或执行子任务边缘计算。本发明能够在能耗和时延方面都表现出最优的性能，能应用于复杂边缘计算系统中有依赖关系的联合调度与卸载计算任务卸载场景。
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公开(公告)号：CN116489226A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310457801.X
申请日：2023-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种服务质量保障的在线资源调度方法，属于通信技术领域。该方法研究了边缘服务器资源协调和动态任务调度，目的是依靠现有网络资源实现更高的用户QoS。通过联合网络吞吐量和长期平均响应时延构建了用户QoS评估模型。为了对QoS进行优化，考虑到任务调度的时间连续性，采用一种基于多智能体双向协调网络的在线任务调度算法来进行调度决策的长期奖励学习，以实现长期全局最优的资源协调。相比于集中式学习，多智能体双向协调网络添加了双向循环神经网络作为智能体之间的通信层进行信息交流和暂存，有效降低了复杂性。
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公开(公告)号：CN116431309A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310442830.9
申请日：2023-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明涉及一种任务队列生成和调度方法，属于车联网领域。由于任务间存在依赖关系串行的任务处理方式会带来较大的时延，降低了用户的服务质量。其中，根据任务间子任务关系构建任务依赖的数学模型，并定义子任务的最迟开始时间作为队列排序规则；然后，根据各子任务属性对多车子任务调度的成本进行建模；最后，采用多智能体强化学习方法对各车中子任务队列进行调度以最小化车辆系统的长期平均成本。
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公开(公告)号：CN114697333A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210320833.0
申请日：2022-03-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种能量队列均衡的边缘计算方法，属于无线通信领域，包括以下步骤：S1：将任务处理的整个时间段划分为多个等长的时隙；S2：根据任务切片构建本地处理、任务卸载传输的能耗模型；S3：根据所有核的处理频率获得边缘服务器总能耗，为本地处理、卸载传输以及边缘计算建立任务等待处理队列；S4：采用匈牙利算法为用户匹配最佳传输信道；S5：建立系统最小长期平均时间总能耗优化问题，采用李雅普诺夫方法进行求解。本发明能够实现较低的系统能耗，并获得合理的时延性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111432270B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010160106.3
申请日：2020-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N21/433 , H04N21/442 , H04N21/845 , H04L67/568 , H04L43/0852 , H04L43/0894
Abstract: 本发明涉及一种基于分层缓存的实时业务时延优化方法，属于通信技术领域，特别是实时数据处理技术领域。该方法针对实时业务中由于无线链路资源有限造成用户时延过大的问题，首先，考虑到用户观看视频等实时业务过程中会有后退，快进等行为，提出采用光域和无线域分层缓存的方式为流行视频内容提供缓存，在光域利用协作缓存完整的视频文件，无线域缓存流行度高的视频片段；进而，根据用户获取视频片段的不同位置构造最小化传输时延问题，结合可伸缩视频流的特性采用粒子群算法为每个视频层分配最佳的传输速率达到最小化传输时延的目的。该方法可有效地减少用户的传输时延，具有广阔的运用前景。
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公开(公告)号：CN112733030A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110043271.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用户兴趣偏好捕获方法，属于运用于点击率预测领域。该方法使用融合用户经验直觉与逻辑推理的双认知过程构建兴趣偏好捕获系统，通过该兴趣偏好捕获系统并行学习用户的历史交互序列数据，挖掘其历史交互行为的动态变化与顺序联系，捕获下一时刻用户的兴趣偏好；该方法包括以下步骤：S1、数据输入；S2、数据处理；S3、潜在兴趣偏好捕获；S4、动态兴趣偏好捕获；S5、兴趣偏好融合。本发明可以更精确的描述用户的兴趣偏好，提升用户与项的交互体验。
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公开(公告)号：CN111459657A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010157792.9
申请日：2020-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘协助的数据质量感知的任务分配方法，属于通信技术领域。该方法针对移动群智感知MCS系统中感知数据缺乏客观的质量指标评估，无法为任务请求者提供可靠数据服务的问题，根据MCS数据的特征，在云端构建数据有效性和数据时空相关性两个质量指标的评估模型；在边缘服务器端获取当前预选参与者的瞬时状态信息，结合数据有效性质量指标的评估结果，以评估它们的服务能力；依据感知数据的时空相关性质量指标的比较结果，确定是否先在云端招募新的用户参与感知任务，以补充边缘端的任务分配过程中的参与者资源。该方法可显著提高感知数据的质量和任务的完成率。
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公开(公告)号：CN111432270A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010160106.3
申请日：2020-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N21/433 , H04N21/442 , H04N21/845 , H04L29/08 , H04L12/26
Abstract: 本发明涉及一种基于分层缓存的实时业务时延优化方法，属于通信技术领域，特别是实时数据处理技术领域。该方法针对实时业务中由于无线链路资源有限造成用户时延过大的问题，首先，考虑到用户观看视频等实时业务过程中会有后退，快进等行为，提出采用光域和无线域分层缓存的方式为流行视频内容提供缓存，在光域利用协作缓存完整的视频文件，无线域缓存流行度高的视频片段；进而，根据用户获取视频片段的不同位置构造最小化传输时延问题，结合可伸缩视频流的特性采用粒子群算法为每个视频层分配最佳的传输速率达到最小化传输时延的目的。该方法可有效地减少用户的传输时延，具有广阔的运用前景。
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公开(公告)号：CN119835606A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510008670.6
申请日：2025-01-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W4/02 , H04W12/80 , H04B17/391 , H04B17/345 , H04K3/00
Abstract: 本发明涉及一种面向信息安全的无人机轨迹优化方法，属于通信技术领域。该方法包括：建立包含多用户、无人机、禁飞区、窃听者和目标的系统框架；接着，建立无人机移动模型、多用户信道模型，并定义性能指标。然后，根据窃听者位置和信道特性，建立干扰模型以降低窃听效果，同时确保无人机间安全距离。以此为基础，构建以最大化通信速率、覆盖率，最小化窃听效果为目标的优化问题。采用块坐标下降法分解问题，结合连续凸逼近技术迭代求解。通过交替优化无人机轨迹，更新变量和约束，确保算法收敛至全局最优。本发明方法提高了任务执行效率和安全性，具有重要理论与应用价值。
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