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公开(公告)号：CN110414780A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910525239.3
申请日：2019-06-18
Applicant: 东华大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q40/02 , G06Q40/04 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于长短期记忆网络和生成对抗网络的数据生成方法。本发明提出的数据生成方法，可以有效地自然解决样本不均衡问题。从实用性角度出发，通过长短期记忆网络处理交易的时间序列特征，添加基于Wasserstein距离和特征惩罚的约束优化目标函数，有效地预防模式坍塌问题；从数据的相关性角度横向验证生成数据的可靠性，从数据分布的角度纵向验证生成数据的分布，建议了基于LSTM-GAN的负样本交易生成框架，为解决欺诈交易检测中负样本不足提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN110084609A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910327470.1
申请日：2019-04-23
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于表征学习的交易欺诈行为深度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：建立基于Autoencoder模型的表征学习multi-representation结构，通过BaggingBalance方法从交易数据中抽取数据集，得到相对应的表征学习向量；建立OSD-DF分类结构，将multi-representation结构得到表征学习向量作为OSD-DF分类结构的输入，训练OSD-DF分类结构，得到交易数据的欺诈检测结果。本发明提出的电子交易欺诈检测方法，可以有效检测电子交易中的欺诈行为。本发明提供的方法从实用性角度出发，建立了电子交易欺诈检测方法的框架，为解决欺诈交易检测提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN109145180A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810680294.5
申请日：2018-06-27
Applicant: 东华大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/955 , G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6221
Abstract: 本发明涉及一种基于增量聚类的企业热点事件挖掘方法，包括以下步骤：通过网络爬虫获取企业网络新闻；对爬取的企业网络新闻进行降噪并存入数据库；从数据库读取企业新闻进行预处理；对预处理后的企业新闻进行聚类分析；对聚类分析得到的热点事件簇进行质心新闻提取并存入数据库；从数据库获取所需企业热点事件并以时间为序进行展示。本发明能够为企业或个人提供企业过去发生的热点事件。
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公开(公告)号：CN110084610B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201910327627.0
申请日：2019-04-23
Applicant: 东华大学
IPC: G06Q20/40 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种基于孪生神经网络的网络交易欺诈检测系统，所述网络交易欺诈检测系统的输入数据是由一组数据对组成其特征在于，所述网络交易欺诈检测系统由两个结构相同的神经网络模型构成，两个神经网络模型间通过共享权值达到孪生的目的。本发明所构建基于孪生神经网络的网络交易欺诈方法有着很好的实验效果，该方法针对网络交易中时序性稀疏和数据不均衡问题，利用孪生结构来处理不均衡数据，并利用LSTM结构使网络具有记忆功能，以此来提高网络对于欺诈交易的检测能力。
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公开(公告)号：CN113993136B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110889944.9
申请日：2021-08-04
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明提供了一种边缘环境下应用服务的冗余部署方法，以达到在考虑预算约束的前提下尽可能降低网络延迟和数据传输成本的目的。因此，考虑到成本对于应用提供商的重要性，本发明提供了一种基于成本约束的应用服务冗余部署方案生成方法。第一阶段生成初步部署方案，根据设定服务优先级计算方法和进行成本分配，以及基于K‑Medoids的聚类方法生成大量可行解。第二阶段通过基于优先级的遗传算法，改进其选择策略后，最后给出最优的服务冗余部署方案。给出的部署方案，既能满足用户服务质量要求，又能满足成本约束。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112966732B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110228567.4
申请日：2021-03-02
Applicant: 东华大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种具有周期属性的多因素交互行为异常检测方法，其个体行为在于对每个用户单独考虑，分析用户历史正常交互行为，根据用户历史正常交互行为模式对用户当前交互行为进行检测。不仅考虑了登陆时间属性、工作时间登录属性、登陆间隔、关键页面停留时间属性，还考虑了用户交互持续时间、关键路径触发属性，更加充分的描述了用户的系统交互行为；而且所提出的交互行为周期划分算法对用户行为的周期特性进行分析，同时在异常行为检测模型中使用调整余弦相似度对交互行为进行衡量，在保证了行为向量的数值特性不被破坏的基础上增加了对行为方向特性的刻画。为交互行为的异常判断与检测提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN115017380A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210102128.3
申请日：2022-01-27
Applicant: 东华大学
IPC: G06F16/904
Abstract: 本发明涉及一种基于区域价值的边缘数据放置方法，包括以下步骤：建立同一数据块在不同区域下的数据温度计算模型，得到数据温度值；基于所述数据温度值，结合PageRank思想计算同一数据块在不同区域的数据区域价值；根据所述数据区域价值对数据进行副本选择放置，获得在当前问题场景下最优的数据放置方案。本发明能够结合数据区域价值特性进行导向放置。
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公开(公告)号：CN111260462B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202010045141.0
申请日：2020-01-16
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于异质关系网络注意力机制的交易欺诈检测方法，其关键在于，根据交易数据抽取实体关系，构建关系网络二部图，提出了基于节点收缩的异质网络同质化方法和基于Attention机制的邻域信息聚合算法。将信贷交易从关系网络的角度出发，进行建模分析，同时结合实际情况，充分考虑交易之间差异化的潜在关系，设计Attention机制进行节点间关系的差异化生成，提升了欺诈检测的效果。本发明提供的方法从实用性角度出发，通过将注意力从交易节点本身转化到关系网络中交易的若干阶邻域信息，充分考虑交易节点间潜在的差异性的关联关系，进行欺诈检测。
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公开(公告)号：CN108038790B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201711200078.8
申请日：2017-11-24
Applicant: 东华大学
IPC: G06Q50/00 , G06Q10/06 , G06F16/953
Abstract: 本发明涉及一种内外数据融合的态势分析系统，其特征在于，包括数据采集模块；文本量化计算模块；因果滞后分析模块；态势预测模块。本发明可以有效地预测出相关指标的发展态势，即给出当前的互联网新闻等文本数据，可以预测出当前的指标变化趋势。将文本主题分类技术，时差相关分析，回归预测方法结合使用到特定领域态势分析上是一个新的方法创新。由于特定领域的相关统计指标数据往往滞后于互联网新闻等文本数据，根据互联网的文本数据和特定领域历史的统计数据指标，可以较好地预测出特定领域未来的发展态势，有利于特定领域监管部门做出科学的决策。
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公开(公告)号：CN112967061A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110228431.3
申请日：2021-03-02
Applicant: 东华大学
IPC: G06Q20/40
Abstract: 本发明涉及一种具有交易性格的用户行为识别方法，从用户交易行为基准、用户谨慎画像以及基于交易行为和谨慎度的距离关系建立具有交易性格的用户行为识别模型，从而实现行为识别。基于交易数据和交互数据，从交易行为和交易性格的角度，对用户进行刻画。本发明方法，可以有效检测电子交易中的欺诈行为。从实用性角度出发，通过交易行为和基准、谨慎度和画像、关系模型和风险阈值建立了识别框架，为解决欺诈交易检测提供了技术支持。
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