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公开(公告)号：CN107222851B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710224174.X
申请日：2017-04-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种利用差分隐私保护Wifi Fingerprint室内定位系统隐私的方法，在待定位用户端采集到实时WiFi指纹，包括接入点AP名和相应的接收信号强度RSS，将AP序列发送给服务器；服务器根据用户端发送过来的AP序列从数据库中挑选出拥有相同AP序列的指纹记录形成一个指纹数据集；然后将这些指纹记录的采样点位置进行迭代聚类，在聚类过程中进行加噪处理，形成k个簇；对于每个参考点位置,基于概率选择新的位置替换原先的位置，将更新过后的指纹数据集发回给用户；最后在用户端计算实时指纹与接收数据集中指纹间的欧式距离并采用改进的KNN方法估计出用户的位置。本发明在保证数据可用性的同时也保护了数据隐私，对于用户端来说，本发明可以保护用户的位置隐私。
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公开(公告)号：CN106295675B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201610591861.0
申请日：2016-07-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种高准确性的基于智能手机的行为识别方法。该方法分为训练和识别两个阶段。训练阶段分为三个部分，即数据采集及预处理、特征提取、建立识别模型三个部分。识别阶段分为数据采集及预处理、特征提取、CWPG方法分类三个部分。CWPG在初始化阶段首先将用户行为分类到行为组Gi(i＝1,2,3,4,G1为坐和躺，第二组G2为站，第三组G3为走和慢跑，第四组G4为上楼梯和下楼梯),同时，将行为组Gi作为先前状态PS。最后，将用户行为分类到行为组Gi内的具体行为。初始化之后利用了先前状态PS(Gi)以及行为组转换的逻辑。更新先前状态PS为行为组Gj。最后将用户行为分类到行为组Gj内的具体行为。本发明相比于传统的基于智能手机的行为识别方法具有更高的准确性以及适用性。
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公开(公告)号：CN104113884B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201310134906.8
申请日：2013-04-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/22
Abstract: 本发明公开了一种无线网络中实时多媒体传输速率控制机制，利用无线网络下TCP Veno如何区分拥塞丢包和无线链路错误丢包的方法，对有线网络环境下的TFRC算法进行改进，提出了无线网络环境下基于RTCP报文反馈的W‑TFRC算法：在区分出丢包原因后，剔除该无线丢包对速率控制机制的影响：具体就是重新计算得到拥塞丢包的丢失事件率，而不是采用总丢包的丢失事件率。本发明更好地解决了将有线网络的控制算法应用到无线网络下由于丢包原因误判从而造成发送速率持续维持在低水平而得不到提高的问题，在TCP友好性、公平性、鲁棒性、吞吐量、丢包等方面均有良好的表现。
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公开(公告)号：CN109344972A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811193848.5
申请日：2018-10-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N99/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特征可信度的高效特征选择方法，本发明提出的特征可信度来源于两个方面。一是特征和目标类别的权值，从数据集中随机挑选出样本，从该随机样本的同类和不同类样本实例集中分别找出k个与该随机样本最近邻的样本，然后计算特征全集中每个特征对于目标类别的权值，表示特征与目标类别之间相关度。二是迭代历史信息中各个特征的选择概率，在粒子群更新N次的历史信息中，如果第d个特征多次被选中，则说明该特征很大程度上能使适应度值增加，因此粒子p在第d维度位置更新的时候引入历史更新信息的影响。该发明在保证准确率的同时相对于标准BPSO优化方法有更高的搜索效率和更快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN108415943A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810088935.8
申请日：2018-01-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于局部低秩矩阵的个性化推荐方法首先读取数据，处理数据得到评分矩阵，对评分矩阵随机选取q个元素作为锚点在每一个锚点近邻空间内计算一个低秩矩阵，形成q个低秩矩阵，然后通过线性方法组合起来形成最后的近似评分矩阵，接着，分别进行评分系统属性的计算、用户属性的计算、和物品属性的计算，最后，基于计算进行个性化推荐。本发明在原有的局部低秩矩阵方法的基础上加上用户、物品以及评分系统的因素，从而使得推荐结果又更高的准确性，并且相较于原有的矩阵分解的方法，更加精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108334592A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810088955.5
申请日：2018-01-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于内容与协同过滤相结合的个性化推荐方法，分为训练和个性化推荐两个阶段：训练阶段通过采集数据信息形成已有用户-新物品预推荐矩阵，个性化推荐阶段完成对新用户的物品推荐及用户产生评分后的进一步推荐。本发明相比于传统的个性化推荐方法能够解决冷启动问题，对新加入的物品进行预测，推荐给用户，在预推荐之后使用协同过滤推荐，提高了推荐物品的多样性和准确度。并且，通过聚类算法生成虚拟用户大大降低了矩阵维数，同时降低了计算的复杂度。
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公开(公告)号：CN107358248A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710421301.5
申请日：2017-06-07
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6256 , A61B5/1117 , G01S19/42 , G06K9/6227 , G06K9/626 , G06K9/6267
Abstract: 本发明提出一种提高跌倒检测系统精度的方法，包括跌倒检测系统的训练阶段和跌倒检测系统的识别阶段。前者包括传感器数据采集和预处理、特征值获取、建立行为识别模型和得到特征值对应阈值。后者包括传感器数据采集和预处理、特征值获取、跌倒触发过程、纠正判断过程。纠正判断过程中，通过方向传感器提取跌倒发生的暂态时间中手机围绕x轴的旋转角度，如果该角度大于60°且跌倒后通过GPS发现用户位置不变，则跌倒检测系统检测到用户跌倒行为。本发明通过加速度传感器获取合加速度和垂直速度特征值，通过方向传感器获取跌倒发生的暂态时间中手机围绕x轴的旋转角度，通过内置的GPS获取跌倒后用户的位置，不用额外配置检测设备，具有普遍适用性。
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公开(公告)号：CN106897911A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710015604.7
申请日：2017-01-10
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06Q30/0631 , G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了一种基于用户和物品的自适应个性化推荐方法，分为训练和个性化推荐两个阶段。训练阶段，首先平台采集用户个人信息、用户行为特征以及用户对物品的评价等数据。根据用户数据将相似用户聚类，计算用户对物品评价的平均差矩阵，据此建立基于用户聚类的预测模型，计算出该模型对所有物品的评价预测误差；根据物品的属性计算物品之间的相似度，计算用户对物品的评价平均差，建立预测模型，形成基于用户和物品的自适应预测模型。个性化推荐阶段首先判断用户所属聚类，利用融合了用户和物品的自适应预测模型，推测用户对物品的评价，将预测评价高的物品推荐给用户。本发明相比于传统的个性化推荐方法具有自适应的能力，具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN105933292A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610221823.6
申请日：2016-04-11
Applicant: 南京邮电大学
Inventor： 王玉峰
CPC classification number: H04L63/0407 , G06Q30/0207 , H04L63/0414 , H04L63/062
Abstract: 本发明公开了基于口口相传的内含激励隐私保护的电子coupon扩散方法和系统，该方法考虑了某个用户通常收到来自多个朋友/邻居的coupon的真实场景，采用扩散激活模型，激励参与者通过智能移动设备，利用其移动性和社会交互来主动地复制/扩散电子coupon，用户的复制行为以隐私保护的方式记录在电子coupon中，作为计算补偿的依据。该方法不仅有效地激励用户扩散coupon，而且保护了参与者的隐私，即参与者的身份标识仅被与其有直接社会交互的邻居所知。该系统涉及三种类型的实体，即：信息源、移动用户以及可信任的第三方，包括coupon扩散模块和补偿兑换模块。扩散模块在信息源与移动用户，移动用户与移动用户之间以隐私保护的方式扩散coupon，并将参与者的身份标识记录在coupon中。
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公开(公告)号：CN105933121A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610221469.7
申请日：2016-04-11
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04L9/3257 , H04L63/0407
Abstract: 本发明公开了一种具有隐私保护功能的服务发现机制实现方法和系统，该系统包含服务源和移动用户。服务源用私钥将其提供的各种服务名加密后，添加到bloom filter中存储，将bloom filter和对应的公钥放到beacon信标中广播出去。移动用户在服务源广播范围内接收到beacon信标，获得服务源的bloom filter和公钥。移动用户利用盲签名技术，选取加密密钥，对期望的服务名进行加密，发送给服务源。服务源接收到盲化后数据，用私钥对其进行签名，返回给移动用户。移动用户根据其加密密钥对返回的数据进行解密，得到经过服务源私钥加密(签名)的期望服务数据名，利用服务源的公钥验证签名是否有效。若签名有效，结合签名后的数据和服务源先前发送的bloom filter，判断服务源是否具有自己期望的服务。
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