公开(公告)号：CN112364151A

公开(公告)日：2021-02-12

申请号：CN202011156053.4

申请日：2020-10-26

Applicant: 西北大学

Inventor： 吴奇石 ,  康颖 ,  侯爱琴 ,  赵子民

IPC: G06F16/335 ,  G06F16/332

Abstract: 本发明公开了一种基于图、引文和内容的论文混合推荐方法，通过引文关系构建有向引文图来查找相关论文集，并结合基于引文与基于内容的方法来计算论文之间的相似度，按照混合模型产生的相似度对相关论文集进行排序和推荐。考虑到不同章节的引用重要性不同，对基于引文的方法进行了改进，提出了基于章节的引文相似度，对不同章节的引文分配不同的权重，从而提高推荐的准确性。

公开(公告)号：CN107437026B

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN201710572122.1

申请日：2017-07-13

Applicant: 西北大学

Inventor： 尹小燕 ,  王华 ,  汤战勇 ,  倪礼刚 ,  牛进平 ,  侯爱琴 ,  徐丹 ,  陈峰 ,  陈晓江 ,  房鼎益

IPC: G06F21/56 ,  G06F16/955

Abstract: 本发明公开了一种基于广告网络拓扑的恶意网页广告检测方法，该方法的基本步骤包括：提取待测网站中所有URL、提取广告相关的URL、重新构造广告重定向链、注释节点的特征、提取3‑节点短路径段、机器学习生成检测规则。本发明无需出版商对其网站有任何修改，容易实施，适用性更强；不依赖于广告网页的内容，所以对代码混淆、加壳具有鲁棒性；相比单一的恶意网页广告检测技术，本方法可检测多种类型的恶意网页广告攻击如网络钓鱼和点击欺诈，具有广泛性；对于检测利用广告联盟的恶意网页广告，仍然具有有效性。

公开(公告)号：CN108519856B

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN201810175672.4

申请日：2018-03-02

Applicant: 西北大学

Inventor： 吴奇石 ,  刘洋 ,  张晓阳 ,  侯爱琴 ,  王永强

IPC: G06F3/06

Abstract: 本发明公开一种基于异构Hadoop集群环境下的数据块副本放置方法，该方法对异构集群下的节点根据其性能参数进行分类，把得到的数据块热度预测结果，根据副本个数，依次放到各个节点上。本发明结合了多个因素来决定哪个数据块该放到哪个节点上，这样既提高了MapReduce性能，也减少了执行时间。

公开(公告)号：CN108712337B

公开(公告)日：2020-07-07

申请号：CN201810383730.2

申请日：2018-04-26

Applicant: 西北大学

Inventor： 吴奇石 ,  张晓阳 ,  乔芮敏 ,  侯爱琴 ,  王永强

IPC: H04L12/729 ,  H04L12/709 ,  H04L12/913

Abstract: 本发明公开了一种高性能网络中多路径带宽调度方法，该方法在具有带宽预留功能的高性能网络中考虑到带宽动态变化情况，对于给定的多个具有截止时间限制的带宽预留请求，以最大化用户请求成功率为目的，多条路径同时传输数据，并兼顾平均完成时间和最短持续时间，提高了数据传输的成功率。

公开(公告)号：CN109784663A

公开(公告)日：2019-05-21

申请号：CN201811562133.2

申请日：2018-12-20

Applicant: 西北大学

Inventor： 吴奇石 ,  高天羽 ,  侯爱琴 ,  许明睿 ,  严丽荣 ,  王永强

IPC: G06Q10/06

Abstract: 本发明公开了一种工作流调度方法与装置。本发明通过寻找关键路径和最短路径，为工作流的各个模块分配合适的虚拟机和带宽；通过关键路径和最短路径将工作流的全部模块分为两类，在未超过截止时间的情况下，先对A类模块分配的虚拟机进行降级，若这些虚拟机已经是性能最差且时间剩余，则继续对B类模块虚拟机进行降级，直至超过截止时间，然后用同样的降级方式选择合适的带宽。这样不仅能够确保工作流能在规定时间内完成处理。

公开(公告)号：CN108469988A

公开(公告)日：2018-08-31

申请号：CN201810168415.8

申请日：2018-02-28

Applicant: 西北大学

Inventor： 吴奇石 ,  王猛 ,  侯爱琴 ,  张晓阳 ,  王永强

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开一种基于异构Hadoop集群的任务调度方法，该方法根据集群中每个节点的实时性能，并考虑到每个节点和不同任务的匹配程度，来对Hadoop中任务队列中的任务进行调度。解决了现有调度技术只能针对大数据中心同构集群，以及现有的调度算法集群的资源利用率低，集群节点负载不均衡以及作业完成时间比较长的缺陷。