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公开(公告)号：CN102184364A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110138421.7
申请日：2011-05-26
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的推荐系统托攻击检测方法，包括以下阶段：托攻击检测预处理阶段；通过对标记数据集和未标记数据集的数据进行预处理，获得标记和未标记数据集的托攻击检测指标，然后在标记数据集上训练初始的朴素贝叶斯分类器；EM-λ算法阶段；通过EM-λ算法不断迭代获取一个稳定的分类器，最终得到未标记数据集的类型；通过函数f:U→C来预测未标记用户属于正常用户normal(N)还是托攻击用户shilling(S)，完成推荐系统托攻击检测。本发明用于发现推荐系统中的托攻击用户，具有高效性、灵敏性和特效性，具有高检测率和低错误率。
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公开(公告)号：CN116471126B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310728072.7
申请日：2023-06-20
Applicant: 江苏苏宁银行股份有限公司 , 南京财经大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司
Abstract: 本发明提供一种识别异常IP的数据处理方法及装置，响应管理端地址配置需求和终端配置需求，标准地址和第一权限进行更新，标准终端和第二权限进行更新，得到地址比对表和终端比对表。基于融合策略进行融合，得到融合比对表。对访问IP数据报进行解析，得到访问地址、访问终端和访问内容。接收当前时间段的验证需求信息，调用相应的地址比对表、终端比对表或融合比对表对访问地址、访问终端和/或访问内容进行验证。若访问地址、访问终端和/或访问内容与相应的地址比对表、终端比对表或融合比对表不对应，则将访问IP数据报标记为异常IP，禁止操作端进行访问内容的操作，并将异常IP发送给管理端进行提醒。
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公开(公告)号：CN116090018B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310382683.0
申请日：2023-04-12
Applicant: 江苏苏宁银行股份有限公司 , 南京财经大学
Abstract: 本发明提供一种银行数据安全处理方法及系统，获取银行数据认领端上传的检索词组，根据检索词组和匹配策略对银行数据库中的银行数据条目进行匹配，得到各银行数据条目对应的银行数据认领端；根据预设人员节点树和身份标签确定银行数据认领端对应的多个认领节点，并将与各认领节点连接的上级节点确定为同步节点，获取与各同步节点对应的银行数据同步端；基于加密密钥对相应的银行数据条目进行加密，得到加密数据条目，将加密数据条目发送至对应的银行数据认领端和银行数据同步端，基于银行数据认领端根据检索词组和解密策略生成解密密钥，将解密密钥发送至与银行数据认领端对应的数据同步端。
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公开(公告)号：CN113590710A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110731588.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 一种基于Spark内存计算的粮食质量分类方法，包括两个步骤，即粮库质量评价指标体系构建和基于Spark内存计算的粮食质量分类方法，具体内容如下：粮库质量评价指标体系构建，粮库中粮食(包括小麦、早籼稻谷、晚籼稻谷、籼糯稻谷、粳稻谷、粳糯稻谷)进行质量评价体系构建，然后，针对不同种类粮食存在等级严重不均衡以及数据量比较大的问题，提出了基于Spark内存计算的粮食质量分类方法，主要通过合成少数过采样技术解决每个Spark节点中类别的不均衡问题，并行计算则采用并行k最近邻方法；最后，通过不断的迭代实现每个未知粮库中不同仓中粮食的类别分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113570301A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110727304.8
申请日：2021-06-29
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的粮库清仓查库欺诈行为检测方法，包括两个步骤，第一步骤为粮库欺诈行为特征产生，构建了6个判别是否存在欺诈行为的特征；第二步骤主要参数为基于半监督学习的粮库清仓查库欺诈行为检测方法设计，然后，针对粮库清仓查库中存在大量无标记粮库和少量的标记粮库特征数据的这一问题，提出了基于半监督ExpectationMaximization(EM)算法的粮库清仓查库欺诈行为检测方法；最后可以通过EM算法不断迭代来改进分类器的效果，从而提升了粮库清仓查库欺诈行为检测的效果。
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公开(公告)号：CN110781304A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911039124.X
申请日：2019-10-29
Applicant: 云境商务智能研究院南京有限公司 , 南京财经大学
Abstract: 本发明提供的一种利用单词信息聚类的句子编码方法。在一个实施例中，将特定长度句子序列中的各个单词映射到词向量空间中，并获取各个单词的词向量；获取各个词向量的编码向量并将各个编码向量经过非线性挤压作为一个胶囊；获取多个胶囊形成原始胶囊层，利用胶囊协议算法从原始胶囊层中抽出具有特定语义特征的单词的语义信息，形成第一目标胶囊层；对第一目标胶囊层中的第一目标胶囊利用胶囊协议算法进行信息转化形成具有分类个数的第二目标胶囊层。通过采用胶囊协议算法，根据目标胶囊对于原始胶囊的不同要求，进行信息的传递，能够获取更长的句子特征，并能有效提高句子分类的准确性。
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公开(公告)号：CN109710917A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811375581.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 南京财经大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于印象矩阵的朋友圈隐藏情感分析方法，属于微信朋友圈文本情感分析领域，主要解决朋友圈内容发布者隐藏情感分析的问题，具体实现步骤是：1)挑选采集的朋友圈数据中仅通过文本内容难以进行情感标识判定的所有朋友圈，用集合U表示；2)对集合U中的每一条朋友圈uk∈U，计算其发布者pi的朋友圈印象矩阵I，然后结合uk发送时所设置的对各个标签分组的人的可见参数向量G，计算朋友圈uk对应的隐藏情感向量R＝G*I，基于隐藏情感向量R判定朋友圈uk的隐藏情感极性；3)重复执行步骤2)，直到输出集合U中所有朋友圈的隐藏情感极性。本发明有利于提高朋友圈隐藏情感分析的准确率。
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公开(公告)号：CN103914877A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201310007032.X
申请日：2013-01-09
Abstract: 本发明首先利用语义网对三维模型特别是三维城市模型或三维商品展示模型进行分割，并将分割后的模型归为群组。对每个群组生成其Delaunay三角网，以检测三维场景中模型间的相邻关系，对相邻节点，实施扩展合并算法，并构建多细节层次模型GroupTree。在动态可视化过程中，通过监测当前用户视点与群组之间的距离以及视线与群组之间角度，计算所需要的细节层次，并动态加载三维模型群组GroupTree中的相应节点。从而实现对模型的动态综合简化，提高可视化效率。
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