-
公开(公告)号：CN109213926A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810762792.4
申请日：2018-07-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于位置的社交网络的地点推荐方法，分为社区划分和地点推荐两个阶段。在社区划分阶段，首先采集位置社交网络中的用户签到信息，剔除签到信息稀疏的用户与地点。以用户之间对共同地点的评分计算用户间的相似度，构建用户相似度网络；然后基于相似度网络划分社区。在地点推荐阶段，融合多源信息产生推荐结果。首先采集位置社交网络中地点被签到的数据，用户签到地点的经纬度坐标，并根据用户历史签到数据推算用户常住地坐标。然后在每个社区内，地理因素、流行指标以及签到数据三者加权组合预测地点评分并产生推荐列表。本发明通过社区划分和多源信息融合的方式，相比传统方法能够提高推荐精度，降低方法的复杂度。
-
公开(公告)号：CN106657107A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611257392.5
申请日：2016-12-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种SDN中基于信任值自适应启动的ddos防御方法，交换机接收到一个无法匹配的包，发送packet_in数据包至控制器；在SDN控制器中部署一个计数器，该计数器预先设定packet_in数量值，每当到达的packet_in数量等于该设定值时，计算此时间段packet_in的到达速率；然后判断packe_in到达速率是否异常；利用反向神经网络分类器对packet_in对应的交换机上的流量进行精确检测，建立一个中间层为50*50的神经网络，计算出六个特征值，将上述六个特征值作为分类器的输入，进行训练，若神经网络输出值介于0.5和1之间，则判定该流量为ddos攻击。本发明该充分利用SDN的特性：数据层的流表信息，控制层控制器对整个网络的控制等，有效防御SDN中ddos攻击。
-
公开(公告)号：CN105976234A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610289831.4
申请日：2016-05-04
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06Q30/08 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明公开了一种移动众包系统中基于团队的激励机制的实现方法，任务发布者将任务的内容、需要的能力、各项能力的权重发送给第三方平台，第三方平台将任务信息发送给工人池。具备所需能力的参与者向第三方平台报名，上报自己拥有的能力以及对各项能力的报价。第三方平台将参与者的信息进行处理，把性价比最高的用户依次加入团队，计算每个成员的报酬。若团队组成成功，第三方平台将团队成员提交的数据进行整合，发送给任务发布者。本发明的第三方平台招募参与者时，筛选出一个或多个参与者以团队的方式来完成任务。团队中成员能力互补来保证高质量完成任务。而且本发明中采用反向拍卖与边界价格相结合的方式能够有效地激励用户参与。
-
公开(公告)号：CN105976205A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610289814.0
申请日：2016-05-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q30/02
CPC classification number: G06Q30/0283 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开了一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法和系统，由平台提供该地理区域的多个采样兴趣点的感知任务，发包者向平台提交所需兴趣点的感知任务集合，相应的质量覆盖需求和报价，参与者根据所处位置提交感知范围内的兴趣点感知任务集合，相应的质量指标和报价，通过发包者筛选机制结合可行性分析方法将不能被所有任务参与者满足质量覆盖需求的工作和存在垄断参与者的工作排除，选出获胜发包者集合并确定获胜发包者的实际支付金额；参与者筛选机制选择满足质量覆盖需求且总报价较低的获胜参与者集合；定价机制确定支付给获胜参与者的报酬；若满足预算平衡，则分配机制分配给获胜发包者相应的尽可能正好满足其质量覆盖需求的参与者集合。
-
公开(公告)号：CN104113887A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201310134874.1
申请日：2013-04-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种异构网络环境下的垂直切换方法，该方法用于减少移动节点在切换过程中产生的乒乓效应、使移动用户尽早接入优选网络，提高网络的利用率。本发明技术方案是：首先通过预判决减少需要进行后续处理的抽样点数，降低系统负载；接着由BP神经网络预测下一刻信号强度，预知网络状况，提前做出判决；然后通过模糊逻辑处理阶段对接入网络的当前状态进行综合考虑，得到网络综合性能值；最后根据差值门限进行切换判决。本发明的方法有效地解决了具备多种网络接入技术的移动设备在异构重叠覆盖的网络环境中，进行垂直切换时的最优网络的选择决策问题，保证了移动节点在异构网络环境下的无缝漫游。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104035987A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410240919.8
申请日：2014-05-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3089
Abstract: 本发明公开了一种微博网络用户影响力排名方法，该方法首先收集用户参与在线社交的真实信息，包括用户微博数、粉丝数以及用户注册时间等，并基于以上信息计算出用户活跃度等；确定了用户活跃度之后，再进一步考虑用户的链接关系，将计算的活跃度应用到迭代和分配过程中，即在每次迭代之后，将当前节点的影响力按照所链出节点的活跃度进行加权分配并迭代计算，最终收敛到用户的影响力值。该方法能够实现动态的用户影响力排名，具有更好的公平性与准确性，能够更好的满足微博网络的复杂性和实时性的要求。
-
公开(公告)号：CN114328843B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202210025558.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/334 , G06F16/35 , G06F40/247 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于多层编码网络的谣言检测方法及系统，属于自然语言处理领域，包括：获取所有待检测的文本，对文本进行预处理；将带有标记词汇表的词片嵌入预处理后的文本，将文本中单词转换为token标记词，然后进行向量编码得到各文本对应的词向量；对所有词向量进行处理得到输入向量；将输入向量输入预训练好的多层编码网络中，生成输出向量；将输出向量进行处理得到隐藏状态向量；将隐藏状态向量送入隐藏层和分类器，得到待检测文本被检测为各谣言类别的概率，概率最大的类别为该文本的检测结果；有效缓解了训练速度慢、效果差等问题，实现对词语和句子级别信息的学习，有利于提取不同文本之间的关系表示，提高了谣言检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN114329904B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202111462701.3
申请日：2021-12-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于削减电量动态调度的需求响应方法及系统，属于电力系统领域，包括：获取包括环境特征和备选补贴价格的上下文特征的上下文特征向量和消费者对上下文特征的偏好向量估计值；根据上下文特征向量和偏好向量估计值计算消费者的削减电量潜力估计值，从而计算消费者的削减电量潜力估计值的上置信区间；对所述上置信区间进行降序排列，将前K位对应的消费者组成消费者子集；以成本最小化为目标求解预建立的电力运营商成本模型，得到备选补贴价格中的最优补贴价格，与最优补贴价格相对应的消费者子集中所有消费者为参与需求响应的消费者；考虑了消费者削减电量潜力估计值的动态变化，解决了对消费者削减电量动态调度的技术问题。
-
公开(公告)号：CN117937568A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410134396.2
申请日：2024-01-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种家庭微电网能源管理方法及系统，包括基于获取到的微电网中设备的当前状态数据和当前时刻往前推若干时刻的历史状态数据，构建微电网的当前状态向量；将当前状态向量输入至预先训练好的动作网络使得动作网络输出动作向量；对动作向量处理得到微电网中各可控设备的控制信号，将控制信号发送至对应的可控设备；在动作网络训练过程时，将动作网络的输入和输出作为评估网络的输入使得评估网络输出经多轮控制至整个控制时间段结束所预测的家庭微电网总成本；根据预设的网络损失函数，分别对动作网络、评估网络和动作网络的熵值权重进行更新。本发明能够确保能源管理的随机性，以应对复杂多变的微电网环境，且能够降低总成本。
-
公开(公告)号：CN113722591B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202111011484.6
申请日：2021-08-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/084 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种在线课程推荐方法，所述推荐方法包括：预先以课程、学生、学校和老师为节点，建立课程分别关于学生、学校和老师的实体关系模型；根据建立的实体关系模型，获取与待推荐课程的目标学生相关联的课程关联节点信息；计算目标学生和每个课程关联节点的多跳信息传播向量，并以此作为目标学生和课程关联节点的表征向量；根据目标学生的表征向量和每个课程关联节点的表征向量，完成对目标学生推荐课程；可利用课程分别与学生、学校和老师之间的实体关系，来综合考量对学生进行推荐的课程，可综合利用多实体之间的关系，提高课程推荐的准确性，同时，在每一轮推荐后，系统利用学生的反馈对推荐模型进行更新，保证了推荐的实时性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
85
records
(took 0.026 seconds)
