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公开(公告)号：CN104657434A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510050126.4
申请日：2015-01-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种社交网络结构构建方法。本方法为：1)基于待构建社交网络的社交网络图模型G＝(V,L)，获取用户之间交互行为的加权链接矩阵以及该社交网络的用户属性矩阵F；2)将加权链接矩阵和用户属性矩阵合并，构建一综合信息矩阵N；3)根据综合信息矩阵N，对||W||0+λrank(W)求最小化，得到该社交网络的链接强度矩阵W；最小化约束条件为N＝NW,diag(W)＝0,W≥0；4)将该链接强度矩阵W作为该社交网络图模型中边集L的权重信息，得到G＝(V,LW)，构建出该社交网络的网络结构。本方法可实现对社交网络整体结构的建模，从而获得社交网络中任意用户之间相互关系的真实、可靠度量，且求解效率高。
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公开(公告)号：CN103678158A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310732673.1
申请日：2013-12-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种数据布局优化方法，具体包括以下步骤：步骤1：接收业务系统输入的连续数据流；步骤2：将数据流划分为连续无交叉的多个数据块；步骤3：判断待处理的数据块是否达到缓存上限，如果是，进行下一步；否则，跳转至步骤1；步骤4：计算得到缓存中的所有数据块的指纹；步骤5：将缓存中数据块的指纹与指纹列表中的指纹进行匹配，将匹配的数据块标记为重复数据块；将不指纹匹配的指纹存入指纹列表中；步骤6：更新数据块信息表中的数据块的物理位置信息；步骤7：根据数据块信息表中的各个数据块的物理位置信息存储对应的数据块。本发明提高了数据的顺序性，降低了数据布局的离散化，提高了重复数据删除系统的顺序读写性能。
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公开(公告)号：CN114461906B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210024433.5
申请日：2022-01-06
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9535 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06F18/25 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种聚焦于用户核心兴趣的序列推荐方法及装置，包括获取用户与项目的交互序列以及所述交互序列中每个交互行为对应的时间戳；得到所述交互序列的嵌入矩阵；对所述嵌入矩阵进行自注意力计算，得到每一查询对于所有键的注意力值概率分布；获取每一查询的预先定义固定默认概率分布；根据两个概率分布相似性，得到各查询的活跃性度量；基于所述活跃性度量分别计算各键的注意力值，以构建自注意力矩阵；依据所述自注意力矩阵，得到所述用户的项目推荐结果。本发明通过在嵌入层加入时间间隔，并加入了活跃性度量指标，从而可以自适应地衡量项目与用户核心兴趣之间的相关性，提高了模型表达能力和推荐结果的准确率。
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公开(公告)号：CN111985333B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202010698168.X
申请日：2020-07-20
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于图结构信息交互增强的行为检测方法及电子装置，包括提取一视频的n维视频特征，计算该n维视频特征基于自注意力的n维视频特征表达及各视频特征表达维度的自注意力权重向量，并根据n维视频特征表达，构建一图特征表达；将图特征表达输入一已训练的对抗网络，得到视频特征向量，并对视频特征向量进行分类；根据分类结果及自注意力权重向量，获取该视频的帧类别激活结果，分辨视频中的各动作或背景，得到所述视频中各动作的发生时间段。本发明可对复杂的视频动作和背景的视觉‑运动相关性灵活而明确的建模，更好的学习长视频特征，大大降低了计算复杂度以及时序标注的时间。
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公开(公告)号：CN114489964A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111517469.9
申请日：2021-12-08
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的车载网络信用优先任务卸载方法，其步骤包括：1)EC、CV分别将自己的位置信息和可用资源信息发送给CC；其中，EC为边缘云服务器，CV为车辆网中的车辆，CC为云中心；2)当CV需要进行任务卸载时，发送卸载任务信息给DC；其中，DC为车辆网中的决策中心；3)对于当前一批待处理的卸载任务，DC从CC获取发送卸载任务的各CV的信誉值；然后根据信用值设置各卸载任务的处理优先级，优先为处理优先级高的卸载任务制定任务卸载决策并发送给对应的EC和CV；其中，CC根据CV的行为信息计算对应CV的所述信誉值。本发明将信誉值用在任务卸载决策中，从而实现决策性能的提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110288507B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201910371230.1
申请日：2019-05-06
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06T1/20 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出一种基于GPU的多分区强连通图检测方法，包括以下步骤：加载图数据并统一存储格式；在图数据上基于GPU进行第一剪枝操作，检测出1‑SCC；在除1‑SCC外的部分上选取中心点，从中心点开始并行地前向和后向遍历，更新状态得到SCC和多个分区；在未被检测的图数据上基于GPU进行第二剪枝操作，检测出2‑SCC；在未被检测的图数据上检测弱连通区域，并在弱连通区域上每个选取中心点，从中心点开始前向遍历；在弱连通区域的中未被前向遍历到的区域随机选取保存的最后一个顶点做为副中心点，从中心点与副中心点开始后向遍历，再进行第一剪枝操作，再次更新状态得到SCC和分区；通过上述步骤获得全部的SCC。
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公开(公告)号：CN112257866A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202010940904.8
申请日：2020-09-09
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种GPU上的基于边着色与信息更新率优化的置信传播方法。本方法针对在全局都有较高收敛速度的计算需求，直接使用信息残差大的边对信息残差小的边进行一次着色操作，则信息残差大的边会对与其相连的所有边进行着色，只更新这些信息残差大的边上的信息，降低了每次迭代置信传播的计算量，提升了置信传播算法在整个计算过程中的收敛速度。以及针对在算法稳定后有较高收敛度的计算需求，提出通过逐步降低未收敛信息的更新率，使得算法在整个计算过程中都保持较高的收敛速度，并且算法稳定时有较高的收敛度。本发明提升了置信传播方法整体的运行效率。
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公开(公告)号：CN105760896B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610165595.5
申请日：2016-03-22
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种多源异构大数据的腐蚀源联合去噪方法。该方法包括两个模型，一个为异构线性度量学习(HLML)模型，另一个为多源半监督联合去噪(MSCD)模型。其中，通过学习多个异构线性度量，HLML模型将多源异构数据线性投影到一个高维特征同构空间，并在这个空间中充分嵌入异源间的互补信息，从而可以有效地捕捉到不同来源间的语义互补性和分布相似性。为了消除源内和源间噪声，MSCD模型利用初等变换约束和梯度能量竞争策略，在HLML模型学习到的特征同构空间中修复异构有噪描述间的互补关系，进而净化多源异构数据的腐蚀源，有助于获得准确且鲁棒的多源数据评估分析结果。
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公开(公告)号：CN106127305A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610439325.9
申请日：2016-06-17
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种针对多源异构数据的异源间相似性度量方法。该方法利用多源异构数据间的语义互补性，基于子空间学习方法，根据马氏距离度量和伪度量约束，将多源异构数据线性投影到一个特征同构空间，消除了异源间的特征异构性，实现了异源间的相似度对比，并在这个空间中充分嵌入异源间的互补信息。本发明对包括多源检索，聚类和分类这样的现实应用有着十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN103678158B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201310732673.1
申请日：2013-12-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F12/06
Abstract: 本发明涉及一种数据布局优化方法，具体包括以下步骤：步骤1：接收业务系统输入的连续数据流；步骤2：将数据流划分为连续无交叉的多个数据块；步骤3：判断待处理的数据块是否达到缓存上限，如果是，进行下一步；否则，跳转至步骤1；步骤4：计算得到缓存中的所有数据块的指纹；步骤5：将缓存中数据块的指纹与指纹列表中的指纹进行匹配，将匹配的数据块标记为重复数据块；将不指纹匹配的指纹存入指纹列表中；步骤6：更新数据块信息表中的数据块的物理位置信息；步骤7：根据数据块信息表中的各个数据块的物理位置信息存储对应的数据块。本发明提高了数据的顺序性，降低了数据布局的离散化，提高了重复数据删除系统的顺序读写性能。
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