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公开(公告)号：CN115510955A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211100628.X
申请日：2022-09-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于舆情分析领域，具体涉及一种基于用户信息和话题博弈关系的信息传播预测方法；该方法包括获取数据并提取相关属性，从而构建用户信息矩阵；基于获取数据建立全用户关系网络，挖取邻居用户对消息传播的影响，从而构建用户关系矩阵与用户信息矩阵融合；设计动态博弈策略，结合融合结果计算原生话题驱动力与衍生话题驱动力，进一步获取最新全用户关系网络；构建话题传播预测模型，预测话题下一时刻的传播趋势；本发明提出了一种能更有效地感知话题传播过程中前置情感和衍生话题等多种因素对用户行为的影响，更好地预测话题传播态势。
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公开(公告)号：CN115470991A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211119771.3
申请日：2022-09-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了基于用户短时情感和演化博弈的网络谣言传播预测方法，属于数据处理领域。所述方法包括获取社交网络平台的用户基本信息、用户行为数据和用户文本数据，并进行预处理；计算得到用户自身属性、用户影响力、用户话题参与度、消息流行度、好友驱动力和消息情感分数；并计算出谣言影响力和辟谣影响力，通过演化博弈的方式得到相互影响力；采用节点嵌入算法将用户节点映射到向量空间，采用基于相互影响力的CSR2Vec算法生成特征拓扑矩阵；将特征拓扑矩阵和用户邻接矩阵进行拼接，得到特征向量矩阵；将特征向量矩阵输入到带有注意力机制的图注意力网络模型中，输出用户的传播预测结果；本发明可应用谣言控制，绿色网络安全等多个领域。
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公开(公告)号：CN115470984A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211110465.3
申请日：2022-09-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于社交网络舆情分析领域，具体涉及一种基于迁移学习的社交网络衍生话题传播预测方法，该方法包括提取话题数据的相关属性，采用IT2vec表示学习算法进行原始话题到衍生话题的迭代表示，采用基于TCA的领域自适应方法对原始话题和衍生话题进行特征适配，得到通用特征数据；基于主观认知博弈理论构建CNN预测模型，采用通用特征数据训练CNN预测模型，并利用迭代表示结果对训练后的CNN预测模型进行测试；采用测试好的CNN预测模型对当前衍生话题的传播趋势进行预测；本发明能够有效预测衍生话题的传播趋势，对于及时控制谣言等负面话题的进一步演化和正确引导网络舆论至关重要。
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公开(公告)号：CN115359437A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211004516.4
申请日：2022-08-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于语义轨迹的伴随车辆识别方法，属于智能交通应用技术领域，所述方法包括对交通轨迹数据集进行处理得到车辆时序轨迹序列，采用MFDC算法进行轨迹数据补全，得到车辆补偿轨迹序列；对轨迹语义词汇表与车辆补偿轨迹序列进行特征匹配，得到语义轨迹补偿序列；计算车辆补偿轨迹序列的上下文轨迹点的拐点夹角，优化语义轨迹补偿序列；采用AT2VEC对优化后的语义轨迹补偿序列进行向量化处理，生成语义轨迹向量；采用TP‑BILSTM算法对语义轨迹向量进行轨迹点补偿，并利用多特征注意力机制提取出具有特征影响力的语义轨迹向量；计算出不同车辆的语义轨迹向量之间的相似度，并根据独热编码识别出同类别的伴随车辆。
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公开(公告)号：CN115358820A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211016627.7
申请日：2022-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/535 , G06F16/9535 , G06F16/958 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，特别涉及一种基于高清图像生成技术的兴趣画幅推荐方法，包括获取用户的历史交互行为数据，从中提取用户行为序列进行嵌入后与对应的粒度信息融合，得到输入向量；构建预测模型，预测模型的Item2Frame层根据输入向量获取多兴趣画幅矩阵，预测模型的高清兴趣画像生成层对得到的多兴趣画幅矩阵进行噪点补偿获取用户的整体高清兴趣画像的向量表示；计算用户的整体高清兴趣画像的向量表示与物品向量之间的相似度，将相似度最高的N个物品推荐给用户；本发明应用于电商平台为用户提供更为优质的服务，电商平台可以更准确地挖掘用户兴趣，从而推荐更多用户感兴趣的内容来为平台盈利。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115358790A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211016264.7
申请日：2022-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于电商大数据推荐领域，特别涉及一种基于多任务联合学习的点击转化率预测方法，包括获取商品信息并构建用户‑商品感兴趣度；根据获取的商品信息，获取商品节点序列和用户节点序列，根据得到的用户节点序列和商品节点序列计算该各自序列中节点与其相邻节点之间的二阶相似度；将商品节点和用户节点投影到相同的特征空间上，计算在该空间中一个节点的注意力系数，并利用该系数获得节点的聚合表示；利用用户‑商品感兴趣度对节点的聚合加权得到节点的最终嵌入表示，将最终嵌入表示的商品信息和用户信息嵌入到预测器中，通过预测器预测用户购买商品的概率；本发明可协助电商平台掌握消费群体行为特性分布，有利于广告主精准投放广告信息。
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公开(公告)号：CN115293812A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210967561.3
申请日：2022-08-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，具体涉及一种基于长短期兴趣的电商平台会话感知推荐预测方法，包括获取在线数据，数据包括用户的基本信息、物品的基本信息以及用户行为的会话序列；通过获取的在线数据，提取用户行为和用户偏好，并构建用户长期兴趣集；通过兴趣匹配从用户长期兴趣集中获取用户在当前阶段的短期兴趣；构建预测模型，将用户在一个会话的点击序列，即物品输入，以及用户在当前阶段的短期兴趣作为输入，预测模型输出预测物品并进行推荐；本发明不仅能够有效挖掘用户行为序列中的用户长短期兴趣信息，更精确的表达用户兴趣偏好，同时能够提升电商平台的推荐准确性。
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公开(公告)号：CN114255034A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111320678.4
申请日：2021-11-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机信息安全技术领域，特别涉及一种基于区块链的可验证公平性的电子投票方法，该方法包括：首先通过收集用户的注册信息确定参与选举的合格选民，设置选举的基本信息初始化选举；然后选民对选票加密并生成身份合法性和选票有效性证明；最后密文解密计票阶段投票截止后，系统从区块链中统计选票信息，确定最终的计票结果并将其发送到区块链共所有感兴趣的第三方进行验证；本发明提出了一种基于区块链的安全可验证的自计票协议，将区块链和加密知识结合使用，不仅可以保证隐私安全，还可以抵御公平性缺陷和重放攻击的问题，实现选举的安全可验证。
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公开(公告)号：CN109672996B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201811632821.1
申请日：2018-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于V2X路侧设备系统及信息分发方法，主要包括：通信网络管理模块、消息代理模块、信息安全组件模块、日志管理组件模块、消息总线接口模块等组成。RSU消息代理模块负责应用层经消息总线接口发送的消息的解析、优先级调度、分发到消息总线。RSU通信网络管理模块负责屏蔽平台及RSU附属通信设备协议差异性，提供给中间件消息代理统一通信调用接口。本发明对V2X RSU统一对来自道路传感器、车辆、云平台、差分定位基站等异构网络多源信息进行管理，向上层应用提供统一的通信调用接口，提高应用开发的效率和功能可扩展性；基于优先级策略对消息进行调度，以保证信息紧程度较高的信息优先发送。
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公开(公告)号：CN107359904B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710575112.3
申请日：2017-07-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B1/711 , H04B17/391 , H04L25/02 , H04L25/03 , H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种基于压缩感知、高速移动的UFMC系统无线信道估计方法，属于无线通信领域。该方法包括建立系统模型，分析插入PN序列的UFMC系统参数，确定在多径信道时的发送与接收信号模型；进行多径信道的时间相关特性及稀疏特性分析；进行基于PN序列自相关的信道粗估计；进行基于压缩感知算法的信道时延位置精确估计；进行LS算法的信道幅度值的精确估计；性能与仿真结果分析。本发明充分利用信道时间的相关性，将在信道粗估计过程中平均相干时间内的Rg个连续符号的CIR来降低噪声对信号的影响，进一步提高信道时域冲激响应的粗略估计的估计精度；充分利用粗估计得到的信息进一步提高改进的SAMP算法估计的信道时延和稀疏度的精确度，降低传统SAMP算法的复杂度。
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