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公开(公告)号：CN112468324A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011257060.3
申请日：2020-11-11
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘波 , 郝燕如 , 肖丁 , 石川 , 莫爽 , 彭柏 , 王艺霏 , 来骥 , 李信 , 张玙璠 , 马铭君 , 吴文睿 , 马跃 , 张少军 , 王东升 , 娄竞 , 于然 , 金燊 , 许大卫 , 万莹 , 聂正璞 , 李坚 , 李贤 , 孟德 , 常海娇 , 陈重韬 , 寇晓溪 , 尚芳剑 , 纪雨彤 , 赵阳 , 辛霆麟 , 李硕 , 张实君 , 王海峰
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于图卷积神经网络的加密流量分类方法及装置，将待分类应用的加密流量数据拆分为多个流，并获取每个流的统计信息；其中，所述统计信息用于表明所述流的传输情况；将所获取的统计信息转换为图嵌入，作为流的嵌入；利用异质图卷积神经网络，获取所述待分类应用对应的通信图的嵌入；利用同质图卷积神经网络，获取所述待分类应用对应的流图的嵌入；基于所述流的嵌入，所述通信图的嵌入以及所述流图的嵌入，利用分类模型，获得所述待分类应用的分类结果。本方案可以实现对加密流量的分类。
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公开(公告)号：CN111223006A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911358731.2
申请日：2019-12-25
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 陈重韬 , 肖丁 , 张玙璠 , 石川 , 王艺霏 , 彭柏 , 来骥 , 马跃 , 莫爽 , 马铭君 , 吴文睿 , 郝燕如 , 张少军 , 王东升 , 娄竞 , 金燊 , 许大卫 , 万莹 , 聂正璞 , 李坚 , 李贤 , 孟德 , 李信 , 常海娇 , 寇晓溪 , 尚芳剑 , 纪雨彤 , 赵阳 , 辛霆麟 , 于然 , 李硕 , 张实君 , 王海峰
Abstract: 本发明提供一种异常用电检测方法及装置，包括：从电网中获取原始用电数据作为训练用电数据；对所述训练用电数据进行预处理，得到训练用电数据样本；基于所述训练用电数据样本，构造异常用电数据样本；利用所述训练用电数据样本和所述异常用电数据样本，训练得到用于检测异常用电数据的异常用电检测模型。利用异常用电检测模型能够得到较为准确的用电数据分类结果，能够应用于电网中实现异常用电检测功能，降低异常用电造成的损失。
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公开(公告)号：CN111200531B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202010001506.X
申请日：2020-01-02
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 王艺霏 , 石川 , 马铭君 , 肖丁 , 彭柏 , 来骥 , 马跃 , 张少军 , 张玙璠 , 莫爽 , 吴文睿 , 郝燕如 , 王东升 , 娄竞 , 金燊 , 许大卫 , 万莹 , 聂正璞 , 李坚 , 李贤 , 孟德 , 李信 , 常海娇 , 陈重韬 , 寇晓溪 , 尚芳剑 , 纪雨彤 , 赵阳 , 辛霆麟 , 于然 , 李硕 , 张实君 , 王海峰
IPC: H04L41/149
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种通信网流量预测方法、装置与电子设备，能够解决现有通信网流量预测方法预测结果误差较大、有失准确的问题。所述通信网流量预测方法，包括：获取通信网的历史流量数据，对所述历史流量数据进行预处理得到流量数据集；构建多通道时空预测模型，利用所述流量数据集对所述多通道时空预测模型进行训练；根据训练结果对所述多通道时空预测模型进行优化；根据所述历史流量数据，利用优化后的多通道时空预测模型对目标区域流量值进行预测。
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公开(公告)号：CN111209933A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911360829.1
申请日：2019-12-25
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 彭柏 , 肖丁 , 莫爽 , 石川 , 王艺霏 , 来骥 , 张少军 , 马跃 , 张玙璠 , 马铭君 , 吴文睿 , 郝燕如 , 王东升 , 娄竞 , 金燊 , 许大卫 , 万莹 , 聂正璞 , 李坚 , 李贤 , 孟德 , 李信 , 常海娇 , 陈重韬 , 寇晓溪 , 尚芳剑 , 纪雨彤 , 赵阳 , 辛霆麟 , 于然 , 李硕 , 王海峰 , 张实君
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络和注意力机制的网络流量分类方法和装置，所述方法包括：将同一网络流的n个数据包基于字节进行独热编码后，得到n个独热编码矩阵；将n个独热编码矩阵通过神经网络提取特征，得到n个特征编码向量；将所述n个特征编码向量通过数据包注意力机制加强对重要数据包所对应的特征编码向量的注意，得到所述网络流的数据包注意力编码矩阵；将所述数据包注意力编码矩阵通过全连接层得到所述网络流的分类结果。应用本发明可以实现对网络流量的识别和分类。
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公开(公告)号：CN111200531A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010001506.X
申请日：2020-01-02
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 王艺霏 , 石川 , 马铭君 , 肖丁 , 彭柏 , 来骥 , 马跃 , 张少军 , 张玙璠 , 莫爽 , 吴文睿 , 郝燕如 , 王东升 , 娄竞 , 金燊 , 许大卫 , 万莹 , 聂正璞 , 李坚 , 李贤 , 孟德 , 李信 , 常海娇 , 陈重韬 , 寇晓溪 , 尚芳剑 , 纪雨彤 , 赵阳 , 辛霆麟 , 于然 , 李硕 , 张实君 , 王海峰
IPC: H04L12/24
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种通信网流量预测方法、装置与电子设备，能够解决现有通信网流量预测方法预测结果误差较大、有失准确的问题。所述通信网流量预测方法，包括：获取通信网的历史流量数据，对所述历史流量数据进行预处理得到流量数据集；构建多通道时空预测模型，利用所述流量数据集对所述多通道时空预测模型进行训练；根据训练结果对所述多通道时空预测模型进行优化；根据所述历史流量数据，利用优化后的多通道时空预测模型对目标区域流量值进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112468324B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011257060.3
申请日：2020-11-11
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘超 , 郝燕如 , 肖丁 , 石川 , 莫爽 , 彭柏 , 王艺霏 , 来骥 , 李信 , 张玙璠 , 马铭君 , 吴文睿 , 马跃 , 张少军 , 王东升 , 娄竞 , 于然 , 金燊 , 许大卫 , 万莹 , 聂正璞 , 李坚 , 李贤 , 孟德 , 常海娇 , 陈重韬 , 寇晓溪 , 尚芳剑 , 纪雨彤 , 赵阳 , 辛霆麟 , 李硕 , 张实君 , 王海峰
IPC: H04L41/12 , H04L41/14 , H04L43/026 , G06N3/092 , G06N3/045 , G06F18/241
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于图卷积神经网络的加密流量分类方法及装置，将待分类应用的加密流量数据拆分为多个流，并获取每个流的统计信息；其中，所述统计信息用于表明所述流的传输情况；将所获取的统计信息转换为图嵌入，作为流的嵌入；利用异质图卷积神经网络，获取所述待分类应用对应的通信图的嵌入；利用同质图卷积神经网络，获取所述待分类应用对应的流图的嵌入；基于所述流的嵌入，所述通信图的嵌入以及所述流图的嵌入，利用分类模型，获得所述待分类应用的分类结果。本方案可以实现对加密流量的分类。
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公开(公告)号：CN119962628A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510050123.4
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/042 , G06N5/04 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于测试时微调的图数据分析方法。该方法包括以下步骤：收集图预训练数据集；构建图基础模型，并利用图预训练数据集对图基础模型进行预训练，获取预训练后的图基础模型；设置测试时微调阶段，并在测试时微调阶段对预训练后的图基础模型进行改进，以获取改进的图形基础模型；获取待分析图数据集，并利用改进的图形基础模型对待分析图数据集进行分析，以获取图数据分析结果。本发明提出的方法在推理阶段引入了额外的参数调整阶段，即测试时微调阶段，通过这一阶段，可以有效减少推理阶段的计算资源消耗，提高推理效率，相比于现有技术，本发明在保证预测精度的前提下，大大加快了推理速度，适合处理大规模图数据。
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公开(公告)号：CN119962626A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510050118.3
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向图学习的联合任务与分布泛化方法，包括如下步骤：获取蛋白质分子对应的源任务集、适应样本集和目标任务集；使用训练集对神经网络模型进行训练，得到图预测模型；图预测模型包括输入模块、精炼器模块和预测器模块；使用适应样本集对图预测模型进行适配性训练，得到特定图预测模型；将目标任务集输入特定图预测模型，通过特定图预测模型输出目标任务集对应的蛋白质分子预测结果。本发明可以通过提取任务关键子图，减少了图数据中的冗余信息，提高了模型的预测准确性和泛化性。
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公开(公告)号：CN119961518A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510050126.8
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/34 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N5/04 , G06N5/045
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络和语言模型的内容推荐方法。该方法包括以下步骤：获取用户的标准配置文件数据和标准交互数据；构建用户交互图数据；获取用户的偏好推理结果；将用户的偏好推理结果转换为查询嵌入，并使用查询嵌入对用户交互图数据进行子图提取，以获取用户偏好子图数据；获取用户的意图推理子图数据；基于用户的意图推理子图数据和图神经网络，获取待推荐内容的评分结果。本发明结合了用户配置文件、交互图和交互信息等多种数据源，通过自然语言处理技术和图神经网络，能够更全面地捕捉用户偏好的信息，这不仅弥补了现有方法依赖显式数据的不足，还能够从隐式数据中发现用户潜在的兴趣爱好，提高推荐的准确性和覆盖面。
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公开(公告)号：CN119150022A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411178149.9
申请日：2024-08-26
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F16/9535 , G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法、项目推荐方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：获取多个训练样本；将训练样本输入至预设的项目推荐模型，通过项目推荐模型对二分图样本进行特征提取，得到第一特征向量，以及通过项目推荐模型对知识图谱样本进行特征提取，得到第二特征向量；通过项目推荐模型对第一特征向量和第二特征向量进行对比学习，得到第一损失函数值；在不满足训练停止条件的情况下，基于第一损失函数值调整项目推荐模型的模型参数，并利用多个训练样本训练参数调整后的项目推荐模型，直至满足训练停止条件，得到训练好的项目推荐模型。这样可以使训练好的项目推荐模型准确性更高，预测的推荐项目更能满足用户需求。
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