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公开(公告)号：CN104731962B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201510158310.0
申请日：2015-04-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种社交网络中基于相似社团的好友推荐方法，属于数据挖掘和信息检索领域。通过用户的社交信息找到社交网络中的社交社团，从结构和属性两方面提出一种计算社团间相似度的规则，利用用户节点在社团中的拓扑结构将用户分类，通过分析用户节点在自身社团中以及其它社团中的角色地位来定义节点在网络中的角色，为目标社团的各类用户提供相似社团中相对应的同类或多类的用户作为好友推荐集。该方法将传统的单个用户之间的相似度计算扩展为社团间相似度的计算，将传统的用户之间的好友推荐问题扩展为在相似社团中通过角色发现，将用户分类，为目标社团的各类用户推荐同类或多类用户。可以广泛应用于社交网络、电子商务等相关领域。
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公开(公告)号：CN108564788A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810580649.3
申请日：2018-06-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于流式大数据的同行车辆发现方法，包括步骤：首先，针对卡口车流量和分支数量进行聚类，通过得到的卡口类簇对卡口进行角色标识，验证了卡口车流量的幂律性。其次，在流式数据的基础上引入Spark-streaming时间滑动窗口，根据行车轨迹得到车辆之间的上下文环境，完成对同行语料库的创建和完善。最后提出PDGC(plate-number dynamic graph computing)算法，基于动态语料库和卡口角色标识建立车辆之间的动态关系图，把卡口角色作为影响因子和车辆之间的图进行关联，通过实时对车辆关系图的剪边和对同行车辆之间边权重的计算得到同行车组。有效降低了数据处理的复杂度。能够实时发现同行车辆组，不仅可以用于搜索相似轨迹，也可通过计算车辆图顶点的出度和入度来挖掘到跟踪车辆。
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公开(公告)号：CN104734916B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510104409.2
申请日：2015-03-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明请求保护一种基于TCP协议的高效多级异常流量检测方法，在传统的异常流量检测的过程中加入了一种多级异常检测机制。该方法是对网络中客户端发送的数据流量的异常检测，它使用差分均值的方法对客户端产生的原始流量进行差分平稳化处理，同时根据网络中已有的流量进行分析、统计，动态的设定一个自适应阈值区间，对平稳化之后的流量进行自适应阈值差分流量检测，并对通过初级检测的数据包进行进一步的异常检测。这种进一步的异常检测主要是对经过路由转发过来的数据包进行解析，提取其关键字段，根据对关键字段的判定，进一步判断从客户端发送过来的数据包是否为异常。本发明提高了检测精度且简便易于实现。
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公开(公告)号：CN107613520A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710756540.6
申请日：2017-08-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及数据挖掘领域，具体公开了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation潜在狄利克雷分布)主题模型的电信用户相似度发现方法，其是将电信用户的多维特征与基于概率模型的主题发现算法有机地联系在一起，从四个不同的方面考虑电信用户相似度计算方法，这四个方面分别是：用户的基本属性、通话记录、短信记录以及用户一天中连接的所有基站的位置信息和连接起始时间、结束时间。本发明重点利用LDA主题模型对用户一天中所连基站信息语料库进行建模，利用文本的统计特性，挖掘隐藏在文本内的潜在主题信息，得到文档的主题分布，以此计算文档的相似度，为深入挖掘电信领域用户的相似特征提供有力地保证。
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公开(公告)号：CN107292390A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710371282.X
申请日：2017-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于混沌理论的信息传播预测模型，属于信息传播分析领域。它包括了从社交网络获取真实数据源，构筑用户静态多维转发因素属性机制，预测用户动态行为特征，构建热点话题传播模型四个部分。首先，获取相关数据，获得数据集。其次，从用户、信息、用户关系三个角度出发，提取影响用户的多种行为特征，量化信息传播概率。然后，根据混沌理论预测用户的动态行为。最后，在传统传染病SIR模型基础上，结合信息扩散与传染病蔓延相似的传播机理，综合考虑动态性的行为特征，改进得到一种基于混沌理论和用户行为的信息传播模型。该发明可以有效表征在线社交网络中的信息传播动态趋势，发现信息传播中的重要影响因素。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107086996A
公开(公告)日：2017-08-22
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：CN103532759B
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201310489359.5
申请日：2013-10-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/24 , H04L29/08 , H04L12/801
Abstract: 本发明公开了一种面向云服务的聚合流的接纳控制方法，属于网络管理与网络QoS保障领域。包括步骤：用户端发起接入云服务的请求，通过整形器整形得到整形业务流，若干整形业务流汇聚并经过复用器的复用产生聚合流；采用网络微积分法对聚合流的有效带宽EB或/和等效容量EC进行计算；有效带宽EB≤C时，则用户请求被接纳，否则拒绝请求；当等效容量EC≤C时，用户请求被接纳，允许进入网络域，否则拒绝请求；本发明在节点输出速率一定时，聚合流的接纳控制方法比传统单流的接纳控制方法能接纳更多的业务流，即提高了网络吞吐量。
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公开(公告)号：CN106682770A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611151738.3
申请日：2016-12-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于好友圈子的动态微博转发行为预测系统及方法，属于社交网络信息分析领域。基于社交网络中用户关系以及用户行为数据，考虑兴趣差异、用户历史行为、网络结构等在推动网络信息传播中的作用，从用户兴趣、活跃度和影响力三个方面出发，利用LDA主题模型的基础思想和方法，对用户行为进行建模分析，得到关于用户行为的主题分布；使用高斯分布改进LDA，以发现用户的活跃度和影响力；同时，针对用户的活跃度随时间的变化，利用时间离散化及时间切片方法，提出一种改进的LDA动态微博转发行为预测模型并对模型进行拟合，输入数据到预测模型即可动态监测用户的活跃度，更准确的预测用户的转发行为并发现影响用户转发的关键因素。
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公开(公告)号：CN106651030A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611189974.4
申请日：2016-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种改进的RBF神经网络热点话题用户参与行为预测方法，属于计算机网络信息技术分析领域。首先，考虑到神经网络能够对用户行为之间复杂的非线性关系起到良好的拟合效果，并进一步采用RBF(Radical Basis Function，径向基函数)神经网络构建用户参与行为预测模型；其次，由于用户属性与参与行为之间的映射关系具有不确定性，引入云理论(Cloud)对RBF中隐含层的激活函数进行优化；最后，针对用户的参与行为随时间变化的特点，利用时间离散化及时间切片方法，对话题热度进行基于指数函数模型的参数拟合，从而得出话题热度变化趋势。
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公开(公告)号：CN106649714A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611189954.7
申请日：2016-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明请求保护一种针对数据不均匀及数据稀疏的topN推荐系统及方法，属于数据挖掘和信息检索领域。基于用户以及社交网络信息好友关系，考虑评分与用户个人活跃度、物品流行度以及用户对物品感兴趣程度的隐性关系，通过时间离散化及时间切片的方法，加入三方面时间效应影响，同时针对用户评分数据分布不均匀以及数据稀疏性问题，构建基于灰色理论改进GM(1,N)预测模型，挖掘评分与三方面的显性动态关系。输入数据到预测模型即可预测用户对物品的评分，根据用户评分情况，将用户感兴趣的物品推荐给用户，实现topN推荐。
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