公开(公告)号：CN107818334A

公开(公告)日：2018-03-20

申请号：CN201710910100.1

申请日：2017-09-29

Applicant: 北京邮电大学 ,  苏州大数聚信息技术有限公司

Inventor： 吴晓非 ,  禹可 ,  李苒 ,  江万

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/30

CPC classification number: G06K9/6223 ,  G06F17/30864

Abstract: 本发明提供了移动互联网用户访问模式表征和聚类方法，该方法包括：获取移动互联网用户的域名访问序列；对移动互联网域名用户访问序列进行预处理，产生预设数据类型的训练数据和实际数据；向量表征训练模块，利用所述算法对训练数据集进行训练；用户向量生成模块，利用所述训练算法所得训练模型对实际数据进行生成计算；设定APP域名分类规则，根据域名访问序列中域名所属的领域和用途进行人工分类；用户向量聚类模块，利用所得用户向量对用户进行聚类和分析。本发明提供的移动互联网用户聚类方法基于用户的域名访问序列数据，实现了用户的聚类，提取了用户的行为习惯和特征。

公开(公告)号：CN106846064A

公开(公告)日：2017-06-13

申请号：CN201710063987.5

申请日：2017-02-04

Applicant: 苏州阳澄湖数字文化创意园投资有限公司 ,  苏州大数聚信息技术有限公司

Inventor： 李华康 ,  罗明 ,  孙牧 ,  吴晓非 ,  楚连瑞 ,  李涛

IPC: G06Q30/02

CPC classification number: G06Q30/0202 ,  G06Q30/0201

Abstract: 本发明涉及一种基于共现关系的软件的潜力排序方法，实现软件商场中软件的未来发展潜力趋势的动态排序，为软件商场的软件推荐、移动软件投资商提供借鉴。本发明通过采集软件商城数据获得各软件的装机状态数据库，通过分析单机的软件装载情况计算同机软件的共现分布，并建立共生关系图数据，通过对共生关系图的关系网络分析得到各软件的短时分布规律，并计算同比增长线性表现，最后通过一个梯度排序算法给出软件的发展潜力。

公开(公告)号：CN105450434A

公开(公告)日：2016-03-30

申请号：CN201410425596.X

申请日：2014-08-27

Applicant: 苏州大数聚信息技术有限公司

Inventor： 吴晓非 ,  禹可

IPC: H04L12/24 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明公开了一种基于流量图的互联网流量分析方法，具体包括以下几个步骤：(1)通过网络中的流量监控设备对不同时刻产生的流信息进行采集，采集到的每个流信息对应一条流记录；(2)对采集到的流信息建立流量图；(3)在所述基本流量图G1的基础上建立核心流量图G2；(4)对比分析不同应用流量所形成的基本流量图和核心流量图的统计特性，可以得出重要节点之间的分布情况，以及重要节点与非重要节点之间的连接性强弱。本发明通过从实际流量数据出发建立流量图，准确表征了网络用户的交互行为，在基本流量图中提取重要节点、边进行分析，既易于掌握流量交互的本质规律，又降低了大规模数据分析处理的复杂度。

公开(公告)号：CN106846064B

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN201710063987.5

申请日：2017-02-04

Applicant: 苏州大数聚信息技术有限公司

Inventor： 李华康 ,  罗明 ,  孙牧 ,  吴晓非 ,  楚连瑞 ,  李涛

IPC: G06Q30/02

Abstract: 本发明涉及一种基于共现关系的软件的潜力排序方法，实现软件商场中软件的未来发展潜力趋势的动态排序，为软件商场的软件推荐、移动软件投资商提供借鉴。本发明通过采集软件商城数据获得各软件的装机状态数据库，通过分析单机的软件装载情况计算同机软件的共现分布，并建立共生关系图数据，通过对共生关系图的关系网络分析得到各软件的短时分布规律，并计算同比增长线性表现，最后通过一个梯度排序算法给出软件的发展潜力。

公开(公告)号：CN105376105A

公开(公告)日：2016-03-02

申请号：CN201410425563.5

申请日：2014-08-27

Applicant: 苏州大数聚信息技术有限公司

Inventor： 吴晓非 ,  禹可

IPC: H04L12/26 ,  H04L12/807 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于时间滑动窗口的互联网流量建模方法，具体包括以下几个步骤：(1)通过网络中的流量监控设备对不同时刻产生的流信息进行采集，采集到的每个流信息对应一条流记录；(2)对采集到的流信息建立流量图；(3)利用时间窗口的滑动对流量图进行迭代更新，(1a)在时间窗口W1中建立一个流量图G1；(2a)将时间窗口W1往后滑动τ形成时间窗口W2，并对流量图G1进行更新，形成流量图G2；(4)通过时间窗口的滑动，生成一系列的流量图，通过对流量图进行对比分析，得出网络流量的动态变化特性。本发明引入时间滑动窗口，既表征了网络流量的动态变化特性，又避免了流量的时间累积效应，降低了模型的分析处理复杂度。