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公开(公告)号：CN110825972A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911098385.9
申请日：2019-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及社交网络控制技术领域，具体涉及一种基于领域差异化的热点话题关键用户发现方法，包括：获取数据源，获得消息、用户、领域的相关数据；构建消息-用户-领域三部图模型；根据该模型并将话题中的领域类别映射为具体的角色值，计算出用户在每个领域对应的角色值；引入时间衰弱函数对热点话题在每个领域下的流行度进行阶段性计算；采用RoleRank算法进行迭代计算，识别出关键用户，从而找出热点话题传播过程中的关键用户。本发明的方法实现了在任意领域条件下，对热点话题的流行度进行阶段性的计算，提高了热点话题中关键用户挖掘的精确度。
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公开(公告)号：CN106454905A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201611058667.2
申请日：2016-11-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种改进的无线传感网层次型多链路算法，属于无线传感器网络技术领域。该算法以轮数为单位的，每一轮分为四个阶段：1)包括子区域的划分阶段，在该阶段将监控区域按照最优簇头数划分为m个子区域；2)子区域链路的形成阶段，子区域内离基站最远位置的传感器节点开始建立链接，最终形成单链路；3)leader节点的链接形成阶段，离基站最远位置的传感器leader节点开始建立链接，最终形成树状结构；4)数据传输阶段。该算法通过静态分簇，在一定程度上避免了长链的产生，改善链路形成阶段的竞争权重以及控制节点的重组频率的方法，更好的平衡了无线传感网的网络时延和网络生存时间，提高了网络性能。
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公开(公告)号：CN104539562A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410605918.9
申请日：2014-10-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种MIMO-OFDM宽带短波信道估计方法，包括以下步骤：根据宽带短波信道的特性设计一个梳状导频帧结构格式，即确定导频的插入位置；利用MIMO-OFDM导频信号的观测样本，以最小二乘法为估计准则获得导频位置处的信道冲激响应；利用小波变换进行滤波，将混叠着高斯白噪声的信号随着小波分解尺度的增加，小波变换的幅度会随之减小，跟踪各尺度下的小波变换的极大值，找出信号部分，滤除噪声，从而提高信道估计的精度；采用基于变换域补零的插值算法得到全频段的信道频域响应。本发明计算复杂度低，估计误差性能良好。
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公开(公告)号：CN119988019A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510084861.0
申请日：2025-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/098 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于联邦学习技术应用领域，具体涉及一种基于分布感知正则化的联邦学习方法，包括在每轮联邦学习，服务器确定参与本次训练的M个客户端；服务器根据计算能力和本地数据量获取每个客户端的数据处理方式，每个客户端根据自身对应的数据处理方式获取训练数据；服务器下发全局模型，每一个客户端通过训练数据训练全局模型得到本地模型参数，并上传给服务器；服务器根据历史训练数据计算时间窗口，在时间窗口内收集本地模型参数进行聚合得到新的全局模型；重复上述操作直至达到最大联邦学习轮次；本发明有效缓解多个客户端之间的设备异构问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119598036A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411712567.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06Q50/00 , G06N3/045 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于社交网络衍生话题分析领域，具体涉及一种面向时变网络的关键影响力用户发现方法，包括对原始话题网络数据进行预处理得到话题网络数据；沿时间维度对话题网络数据切片得到不同时间点下的话题网络数据；计算用户节点在不同时间点下的动态重要性，根据动态重要性获取每一用户节点的转移序列；采用注意力机制构建每一用户节点的特征向量；获取每一用户节点的累计交互序列和最近交互序列，通过双Transformer结构获取每一用户节点的兴趣向量；将每一用户节点的特征向量和兴趣向量拼接得到综合特征；所有综合特征输入全连接层和softmax函数层，得到关键影响力用户识别结果；本发明可有效地发现话题空间中的关键影响力元素。
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公开(公告)号：CN118885674A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410920097.1
申请日：2024-07-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06Q50/00 , G06F18/23213 , G06F18/25
Abstract: 本发明属于引导性话题网络分析领域，具体涉及一种基于用户偏好的社交网络群体发现方法，包括：从社交网络平台中获取相关信息；计算用户的交互度和信誉度；定义IBT2vec算法的随机游走策略，将用户话题网络表示为特征向量矩阵；采用RoBERTa获取用户的长短期偏好，将其与初始特征向量融合，形成增强的用户节点表示；通过元迁移学习对网络空间特征进行补偿，以缓解数据稀疏问题；通过谱聚类方法对用户特征进行分类，经全连接层和归一化处理后获取具有相似兴趣与行为的关键影响力用户群体。本发明不仅考虑了用户间的相似度，还综合考量了用户的影响力，使得群体发现更精准实用，为舆情监控、信息传播和营销推广等应用提供可靠支持。
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公开(公告)号：CN117094315A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310963209.7
申请日：2023-08-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/295 , G06N3/045 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer的社交网络建模方法及装置，包括：获取社交平台上的社交传播数据；将用户的评论文本通过word2vec嵌入向量表示，得到每个用户节点的初始特征向量；根据用户之间的好友关系和评论关系创建好友关系图和评论关系图；并将好友关系图和评论关系图进行合并生成社交网络传播图；设社交网络传播图中任意相邻两个用户节点之间的传播距离为d，根据任意两个节点之间的最短传播距离构建传播矩阵；设置相对位置偏置表和相对位置掩码表，根据相对位置偏置表和相对位置掩码表将传播矩阵转换为相对位置偏置矩阵；根据用户节点的初始特征向量和相对位置偏置矩阵利用注意力机制对用户节点的特征向量进行更新。
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公开(公告)号：CN114978313B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210539304.X
申请日：2022-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/54 , H04L25/03 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/84 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于可见光通信技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯神经元的可见光CAP系统的补偿方法；该方法包括：在可见光CPA系统中，将接收端下采样接收到的信号输入到基于贝叶斯神经元的深度学习非线性补偿模块中进行非线性补偿，得到补偿后的QAM信号；对补偿后的QAM信号进行QAM解映射，得到均衡信号，实现对可见光CAP系统的非线性补偿；本发明能将接收到的畸变信号补偿为发送前的正常信号，提高VLC系统的传输速度，改善系统的整体性能，本发明中神经网络的权重参数是随机变量，而非确定的值，可以给出预测的不确定性，防止过拟合，在非线性补偿上，具有非常强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115661696A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211322158.1
申请日：2022-10-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/30 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/094 , G06F16/26 , G06F16/2458
Abstract: 本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种基于话题图像化的谣言检测方法，包括：对获取的数据进行数据清洗处理；将评论拓扑网络二维图像化，将每一个评论节点映射到图像中的每一个像素点；通过用户内外因素建立情感互影响函数，结合演化博弈理论构建情感互影响模型并量化评论情感；量化后的情感嵌入到话题图像中对应的像素点上，通过卷积神经网络对话题二维话题图像进行卷积，利用函数将网络的输出转换为两个类别的概率值，最大概率值对应的类别作为预测结果。本发明将评论拓扑网络图像化挖掘出谣言话题评论中的隐秘性，提高了谣言检测的精确度，同时为社交网络谣言的机制的研究提供了新的方向。
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