-
公开(公告)号：CN115357777B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202211037501.8
申请日：2022-08-26
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F16/953 , G06N3/006 , G06N7/02
Abstract: 本发明提供了一种基于模糊理论的用户标签权重评估方法，其包括以下步骤：1）用户标签分析及权重初始化。将用户标签具有的标签分为三类：基本标签、行为标签和社会标签，并对这些标签进行重要性分析，之后初始化三类标签的所有子标签权重；2）确定所有子标签的权重变化区间。对每类标签下的子标签进行等级划分，对每类用户标签权重利用模糊集生成对应的隶属度函数，根据确定所有标签的权重变化区间；3）设计粒子群优化算法对用户标签权重优化，根据每个标签的权重变化区间初始化每个粒子的属性权重，通过粒子群优化算法对用户标签权重进行优化。应用本技术方案可实现对用户标签考虑的更加全面。
-
公开(公告)号：CN115205061A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210873080.6
申请日：2022-07-22
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于网络模体的社会网络重要用户识别方法，其包括以下步骤：S1：在社会网络中，依据实际应用场景设计不同类型的网络模体稳定级别：S2：通过贝叶斯机器学习训练出社会网络中具有稳定结构的关键网络模体；S3：根据网络模体稳定级别及关键网络模体，识别社会网络中重要用户。本发明社会网络群体角度出发，将低阶子图结构视为构成社会网络最小结构单元，并充分考虑用户的相互作用关系和群体关系，能够识别社会网络中的重要用户。
-
公开(公告)号：CN115168694A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210533134.4
申请日：2022-05-12
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/00 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供了一种移动社会网络中基于路径的社团划分方法，包括以下步骤：S1，构造社团结构；根据边介数中心性计算公式计算社会网络中边的边介数中心性，并移除边介数中心性最大的那些边，得到社团结构；S2，融合移动社会网络用户信息；通过判断碎片社团和孤立点与大社团之间信息传播的重要路径来实现融合；S3，移动社会网络动态更新方法；基于粒子群优化算法，通过更新速度和位置来调整社团中的组成，实现社团动态更新。应用本技术方案可解决初步划分社团之后的碎片问题，并且能更新社团动态。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109617800A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201910107365.7
申请日：2019-01-18
Applicant: 福建师范大学
IPC: H04L12/703 , H04L12/721 , H04L12/711
Abstract: 本发明公开一种基于平衡超立方体的数据中心网络容错安全路由方法，其包括以下步骤：S1.确定生成子立方体SC；生成子立方体SC指的是在源节点和目的节点之间且包含这两点的最小的子立方体；S2.判定子立方体SC的局部安全信息；根据故障节点的安全级别判定其所在的子立方体SC的局部安全信息；S3.寻找最短可行路径；根据子立方体SC安全状态判断两者之间是否存在最短可行路径；当存在最短可行路径，则计算出最短可行路径的跳数；S4.确定容错安全路由；根据源节点和目的节点之间的海明距离计算出最短可行路径的跳数，并确定一条最高效的容错安全路由。本发明具有出色的通信性能以及良好的容错能力。
-
公开(公告)号：CN115205061B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210873080.6
申请日：2022-07-22
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于网络模体的社会网络重要用户识别方法，其包括以下步骤：S1：在社会网络中，依据实际应用场景设计不同类型的网络模体稳定级别：S2：通过贝叶斯机器学习训练出社会网络中具有稳定结构的关键网络模体；S3：根据网络模体稳定级别及关键网络模体，识别社会网络中重要用户。本发明社会网络群体角度出发，将低阶子图结构视为构成社会网络最小结构单元，并充分考虑用户的相互作用关系和群体关系，能够识别社会网络中的重要用户。
-
公开(公告)号：CN115357777A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211037501.8
申请日：2022-08-26
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F16/953 , G06N3/00 , G06N7/02
Abstract: 本发明提供了一种基于模糊理论的用户标签权重评估方法，其包括以下步骤：1）用户标签分析及权重初始化。将用户标签具有的标签分为三类：基本标签、行为标签和社会标签，并对这些标签进行重要性分析，之后初始化三类标签的所有子标签权重；2）确定所有子标签的权重变化区间。对每类标签下的子标签进行等级划分，对每类用户标签权重利用模糊集生成对应的隶属度函数，根据确定所有标签的权重变化区间；3）设计粒子群优化算法对用户标签权重优化，根据每个标签的权重变化区间初始化每个粒子的属性权重，通过粒子群优化算法对用户标签权重进行优化。应用本技术方案可实现对用户标签考虑的更加全面。
-
公开(公告)号：CN113034298A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110307819.2
申请日：2021-03-23
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明公开了移动社会网络中一种基于节点吸引力的重要用户识别方法，依据图注意力网络中边注意力权重值表示相邻两节点间的关注，分别给出了节点所获得关注度和其邻居节点所获得关注度的度量，进而计算节点吸引力，并基于该指标来衡量节点的重要性。本发明方法充分利用了图注意力网络的优势，能够更加深入地挖掘网络中的邻域结构，从而更有效地识别出重要节点。本发明充分考虑用户间关注差异性，能够更有效地识别移动社会网络场景下的重要用户。
-
公开(公告)号：CN109617800B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910107365.7
申请日：2019-01-18
Applicant: 福建师范大学
IPC: H04L12/703 , H04L12/721 , H04L12/711
Abstract: 本发明公开一种基于平衡超立方体的数据中心网络容错安全路由方法，其包括以下步骤：S1.确定生成子立方体SC；生成子立方体SC指的是在源节点和目的节点之间且包含这两点的最小的子立方体；S2.判定子立方体SC的局部安全信息；根据故障节点的安全级别判定其所在的子立方体SC的局部安全信息；S3.寻找最短可行路径；根据子立方体SC安全状态判断两者之间是否存在最短可行路径；当存在最短可行路径，则计算出最短可行路径的跳数；S4.确定容错安全路由；根据源节点和目的节点之间的海明距离计算出最短可行路径的跳数，并确定一条最高效的容错安全路由。本发明具有出色的通信性能以及良好的容错能力。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.019 seconds)
