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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116582494A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310685274.8
申请日：2023-06-10
Applicant: 福建师范大学
IPC: H04L47/125 , H04L45/12 , H04L45/74 , H04L45/00
Abstract: 本发明涉及一种基于混合蛙跳算法的网络安全资源池中业务流量调度方法。通过软件定义网络能够获取到完整的网络拓扑结构的特点，结合网络拓扑结构、网络安全资源使用状况和链路负载情况来构建目标函数。首先，利用安全硬件对业务流量进行分析，规划本次流量处理所需的网络安全资源。其次，根据业务流量的源地址和目的地址等条件，获取业务流量处理路径集合；最后，提出一种混合蛙跳‑业务流量调度算法，用于从处理路径集合中筛选出业务流量最优调度路径。本发明能够根据安全资源的使用情况以及业务流量的类型，合理的规划业务流量的处理路径，并充分利用网络中的安全资源。
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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。
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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。
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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。
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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。
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