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公开(公告)号：CN107086996B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710243461.5
申请日：2017-04-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种车联网安全认证装置及方法，方法包括如下步骤：将传统密码学认证服务与信任评估机制进行有机结合，按照认证执行装置提供的接口实现并挂载到装置上，并通过装置统一接口对外提供调用服务，屏蔽各复杂认证算法的实现细节；在感知层车辆节点上部署可信嵌入式安全模块，提供安全能力，并将感知层加密算法组件化；构造集可信终端、密码学认证方法、信任评估系统于一体的认证体系；对底层感知层提供的高安全可信证据因子匹配评估，为上层交通信息服务平台提供认证决策依据。
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公开(公告)号：CN111008338A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911093344.0
申请日：2019-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本发明请求保护一种基于层次聚类的多尺度社交网络社区发现方法及介质，属于社区发现领域，通过将各个社交网络用户视为网络中的独立节点，然后使用用户的好友关系、互动数据计算节点相似度，最后结合层次聚类算法挖掘社区结构。方法包括以下步骤：社交网络数据统计，计算邻接矩阵，使用层次聚类算法发现多尺度社交网络社区结构，社交网络社区结构优化。本发明的方法基于层次聚类理论挖掘多层次、多尺度的社区结构，相比于传统社区，本方法发现提供了更加立体、丰富的信息，从而进一步提高了社区发现的质量，提升了基于社区发现的广告推送、好友推荐等操作的效果。
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公开(公告)号：CN107609063B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710756590.4
申请日：2017-08-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于大数据和数据挖掘推荐系统技术领域，尤其是一种多标签分类的手机应用推荐系统及其方法。本发明的系统包括：数据获取模块、数据处理模块、数据存储模块、业务逻辑模块、显示模块等五个模块。提出了一种基于随机游走算法的多标签分类算法，将多标签数据映射成为多标签随机游走图。当输入一个未分类数据时，建立一个多标签随机游走图系列。而后对图系列中的每个节点随机游走，得到遍历每个顶点的概率分布，并将这个点概率分布转化成每个标签的概率分布。本发明解决用户兴趣多样性推荐的问题以及用户兴趣不断变化带来的推荐运算复杂度增长的问题，得到较传统的推荐技术更加灵活的推荐技术，提高了推荐质量。
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公开(公告)号：CN110390429A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910634973.3
申请日：2019-07-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明水环境预测领域，尤其涉及一种基于神经网络的水环境质量预测系统及方法。所述系统包括中心管理服务器、多个水质量数据采集终端、多个水质量信息收集终端以及连接中心管理服务器的数据处理单元、数据存储服务器、通信主控单元、显示单元、FTP服务器；本发明的数据处理单元利用小波函数处理水质数据，通过反向传播神经网络BPNN训练数据，得到小波神经网络模型，同时计算得到区分正常水质数据和异常水质数据的阈值，通过比较预测值和实际监测值残差是否在阈值区域内来预测小流域的水环境质量；本发明水环境质量预测系统和方法可为水环境以及生态类研究工作提供更好的数据。
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公开(公告)号：CN109508375A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811376297.6
申请日：2018-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多模态融合的社交情感分类方法，涉及音频、视觉和文本形式的信息。情感计算分析研究大部分仅通过分析单模信息来提取情感信息，忽视了信息源之间的联系。本发明对于视频信息，提出3DCLS(3D CNN-ConvLSTM)模型，通过三维卷积神经网络(C3D)和卷积长短期记忆递归神经网络(ConvLSTM)的级联组合来为情感识别任务建立时空信息。对于文本信息，通过CNN-RNN混合模型进行文本情感分类。利用决策级融合对视觉、音频、文本进行异质性融合。本发明学到的深时空特征有效地模拟了视觉外观和运动信息，在融合文本和音频信息后，有效的提高了情感分析的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105785411B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201610102351.2
申请日：2016-02-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明提出了一种基于区域划分的异常轨迹检测方法，包括对移动对象的历史轨迹进行分类，然后对正常轨迹数据所在的区域进行划分；对区域划分后的轨迹进行区域单元扩展处理；对待检测的轨迹区域划分和扩展处理；查询出正常轨迹中与待检测轨迹具有相同起始区域单元和终止区域单元的轨迹集合，使用检测待检测轨迹每个组成区域单元在正常轨迹集合中的支持率，具有低支持率的区域单元进入异常区域单元集合中；比较异常区域单元集合的数量和正常轨迹集合中轨迹的组成区域单元数量的关系判断待检测轨迹的异常情况，再决定是否需要进一步对轨迹区域进行再划分检测。本发明根据轨迹的实际情况进行了区域再划分检测，提高检测准确率和效率。
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公开(公告)号：CN104965913B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201510390801.8
申请日：2015-07-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明请求保护一种基于GPS地理位置数据挖掘的用户分类方法，包括如下步骤：预处理原始数据集，提取算法所需数据属性并以用户为单位归纳整理；通过FindStayArea算法挖掘用户的停留区域，找出用户大范围的活动区域(如工作地点区域、居住小区等)；接着通过FindStayPoint算法挖掘用户的停留位置也是就用户的活动位置(如工作地点区域中的某栋建筑，居住小区中的体育场等)；最后将用户的停留位置结合UserClassify算法对用户分类。本发明将用户的原始GPS地理位置数据分层处理，不仅能挖掘出用户经常活动的停留位置，同时还能够利用挖掘的结果将用户分类，找出相似性最高的用户群体，充分挖掘GPS地理位置数据的价值。
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公开(公告)号：CN108460489A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810212948.1
申请日：2018-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于大数据技术的用户行为分析与服务推荐机制，涉及基于数据挖掘的用户行为预测模型以及服务推荐两部分。基于大数据的实时性计算方法研究，为数据服务层提供准确且实时的分析结果。基于机器学习算法对用户行为进行建模分析与服务推荐，采用机器学习算法精确生成用户行为预测模型。在用户行为预测模型基础上，利用深度神经网络算法进行服务推荐，达到快速准确识别用户行为并进行服务推荐的目的。
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公开(公告)号：CN108400889A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810087064.8
申请日：2018-01-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及复杂网络中的社区发现领域，具体公开了一种基于局部最优化的社区发现方法，其是在LFM(Local Fitness Maximum)算法的基础上，一方面提出一种融合网络中节点间连边社会属性和共同邻居节点度的加权方法，利用所形成的连边权重来更新LFM算法中的适应度函数。另一方面在LFM算法局部最优化的过程中引入局部社区稳定度的概念，计算节点加入局部社区前后社区稳定度的变化来判定该节点对社区稳定度的贡献程度，以此作为节点是否被加入社区的准则。本发明的方法避免了超大社区的出现，容易发现网络中更有意义的小团体结构，适用于真实的社会网络。
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公开(公告)号：CN104408108B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201410672095.1
申请日：2014-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明请求保护一种基于灰色系统理论的热点话题群体影响力分析方法，涉及社交网络领域。首先分析用户行为，研究推动热点话题的群体态势，根据社会认同度、互动行为、传播深度、意见领袖，形式化定义用户个体推动，好友双向推动，团队推动三个要素；然后针对话题生命周期各阶段数据不均匀、稀疏性问题，利用灰色系统理论构建影响力模型，挖掘推动话题的群体对象；进而动态展现群体驱动话题演化的过程。本发明不仅能够量化热点话题下用户影响力而且对话题的未知动态进行有效预测。
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