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公开(公告)号：CN114882069A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210213647.7
申请日：2022-03-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM网络和注意力机制的出租车轨迹异常检测方法，包括如下步骤：步骤1：车辆轨迹数据预处理；步骤2：特征提取；步骤3：模型构建与训练；步骤4：输入数据经过嵌入层，LSTM层，注意力层，输出层之后得到期望的输出，若该输出与轨迹的实际类别不同；则反向传播算法则会将误差反向传播至输出层，每层的神经元会根据该误差对网络结构中的参数进行更新，并可视化异常检测结果。本方法所检测出来的异常轨迹更加接近真实情况，而且准确率也更高，有利于对出租车异常轨迹成因的分析操作。
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公开(公告)号：CN111177578B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201911296164.2
申请日：2019-12-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 徐建
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种用户周边最具影响力社区的搜索方法，适用于大规模社交网络中的中用户的个性化影响力社区搜索。本发明通过仅搜索用户周边一定范围内网络，同时结合特有的搜索剪枝技术，提高了社区搜索过程的效率，对大规模社交网络中的社区搜索技术发展具有积极意义。本发明方法输入一个使用图表示的社交网络、一个查询节点以及确定搜索范围的影响力值。首先确定需要搜索的节点集合，然后在这个集合内展开搜索。在搜索过程中，如果当前被搜索节点构成的集合对查询节点的影响力小于已知的最大影响力社区，则停止当前被搜索节点集合的搜索。这个过程中使用的分枝界限方法显著提高了整个搜索过程的效率，加快了最具影响力社区的查找。
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公开(公告)号：CN113886714A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111169576.7
申请日：2021-10-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 徐建
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537
Abstract: 本发明属于计算机应用技术领域，公开了一种位置社交网络中邻近社区的检索方法，包括步骤1、位置社交网络的抽象；步骤2、初始化查询的待处理结点列表ListV；步骤3、搜索ListV中的一个结点p相应的区域；到结点列表ListC；步骤4、检查ListC中任意俩结点和p三点共圆的圆形区域是否包含k‑core社区(半径小于r)；将发现的k‑core社区添加至ListKC；步骤5、重复执行直至ListV为空或|ListKC|>k；步骤6、返回结果列表ListKC。本发明的结点按照距离排序以后，以后的查询中不需要检索所有社区，仅通过搜索结点周边部分区域即可确定一个结点是否为关键结点，进而快速的返回查询结果。
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公开(公告)号：CN112052400B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010856250.0
申请日：2020-08-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 徐建
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种社交网络社区的索引和查询方法。本发明步骤如下：步骤(1)、社交网络的抽象；步骤(2)、k‑核心社区的树形索引的构建；步骤(3)、建立社交网络图顶点‑树节点的对应关系；步骤(4)、用户顶点u所属社区的查询。本发明通过对社交网络中的社区建立索引结构，提高了查询特定结点所属社区的效率，这对大规模社交网络中的社区检索技术发展具有积极意义。本发明通过构建一个社交网络中所有社区的树形结构，用树形结构存储社区之间的嵌套关系。在一次性构建了整个社交网络的社区索引结构以后，就可以高效快捷地进行针对某个用户结点的所属社区查询。
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公开(公告)号：CN111177578A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911296164.2
申请日：2019-12-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 徐建
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种用户周边最具影响力社区的搜索方法，适用于大规模社交网络中的中用户的个性化影响力社区搜索。本发明通过仅搜索用户周边一定范围内网络，同时结合特有的搜索剪枝技术，提高了社区搜索过程的效率，对大规模社交网络中的社区搜索技术发展具有积极意义。本发明方法输入一个使用图表示的社交网络、一个查询节点以及确定搜索范围的影响力值。首先确定需要搜索的节点集合，然后在这个集合内展开搜索。在搜索过程中，如果当前被搜索节点构成的集合对查询节点的影响力小于已知的最大影响力社区，则停止当前被搜索节点集合的搜索。这个过程中使用的分枝界限方法显著提高了整个搜索过程的效率，加快了最具影响力社区的查找。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106909614A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710022383.6
申请日：2017-01-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3087 , G06F17/30241 , G06F17/30864
Abstract: 本发明涉及一种叠加网络的提取方法。本发明提取一个网络中具有相同属性节点所组成的叠加网络。采用一种邻接表来表示网络中的所有节点，通过区别具有不同属性的节点，首先搜索其邻近的具有相同属性的节点，在获得所有类似节点的邻接关系后，使用邻接矩阵表示具有相同属性的叠加网络。该矩阵包含相邻的任意两相同属性节点间的最短路径。本发明方法输入一个网络、网络中经过标记的具有特殊属性的节点和所有边的权重，输出一个包含所有具有特殊属性的节点组成的叠加网络，此网络仅包含特殊属性的节点，具有较小的网络规模，从而提高后续查找具有特殊属性节点之间最短路径计算的效率。
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公开(公告)号：CN103324723B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201310260384.6
申请日：2013-06-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出了一种微博用户位置的推测方法。该方法包括：位置特征词汇学习过程和微博用户位置推测过程两个部分。位置特征词汇学习过程包括：采集已填写位置信息的用户微博语料；提取语料中的名词；基于特征提取方法提取位置特征词汇并计算其相应的权值。微博用户位置推测过程包括：获取待推测用户的微博和互粉好友位置信息作为输入；提取得到用户微博地理词汇集和其互粉好友地理词汇集；计算用户微博地理词汇代表位置相应的权值；计算用户互粉好友地理词汇代表位置相应的权值；对位置词汇权值进行加权相加，将权值最高的位置词汇作为用户的推测位置输出。利用本发明的方法使微博用户位置推测更具有针对性，可以更准确地推测出微博用户的位置。
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公开(公告)号：CN103324723A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310260384.6
申请日：2013-06-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出了一种微博用户位置的推测方法。该方法包括：位置特征词汇学习过程和微博用户位置推测过程两个部分。位置特征词汇学习过程包括：采集已填写位置信息的用户微博语料；提取语料中的名词；基于特征提取方法提取位置特征词汇并计算其相应的权值。微博用户位置推测过程包括：获取待推测用户的微博和互粉好友位置信息作为输入；提取得到用户微博地理词汇集和其互粉好友地理词汇集；计算用户微博地理词汇代表位置相应的权值；计算用户互粉好友地理词汇代表位置相应的权值；对位置词汇权值进行加权相加，将权值最高的位置词汇作为用户的推测位置输出。利用本发明的方法使微博用户位置推测更具有针对性，可以更准确地推测出微博用户的位置。
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公开(公告)号：CN102053880A
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN201110002234.6
申请日：2011-01-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明涉及一种基于内容的Rar文件雕复方法。目前的方法文件恢复效果不好。本发明方法首先根据用户输入信息定位到需进行文件雕复操作的磁盘分区，通过使用系统API函数获取磁盘分区的必要信息；其次在磁盘分区上搜索Rar文件的文件头块、文件数据块和文件尾块，并记录磁盘分区中的这三种数据块的起始位置；然后对产生的文件头块、文件数据块和文件尾块的集合进行预处理；最后雕复Rar文件。本发明方法运行速度快，精确度高，能在短时间内准确的搜索出组成Rar文件的各个部分。
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公开(公告)号：CN118537063A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410652887.6
申请日：2024-05-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q30/0207 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明属于计算机应用领域，公开了一种商品促销组合的挖掘方法，包括步骤1：对初始商品交易网络进行(β,1)‑core分解；步骤2：计算商品交易网络中商品集合每个商品的二跳邻居集合并降序排序；步骤3：枚举并筛选前n个最大的稠密子图；步骤4：返回查询结果。本发明通过基于剪枝技术和共同邻居的biclique搜索方法，通过在二分图中限制一类节点数量后进行搜索，使查询的结果更具有针对性，满足用户的特殊要求。对初始社区进行剪枝，查询过程中引入共同邻居和阈值min提前终止搜索等操作加速搜索过程。由于该发明限制一类节点数量并使用剪枝技术和共同邻居技术，具有更高的查询效率且返回的biclique更符合现实场景。
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