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公开(公告)号：CN119966509A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510090874.9
申请日：2025-01-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/516 , H04B10/54 , H04L25/03 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域以及光通信技术中的自由空间光通信领域，具体涉及一种采用提取与融合策略的复数信号自适应补偿方法，包括构建深度学习均衡器，其包括信号接收模块、损伤分类模块、信号均衡模块和信号输出模块；其中，信号均衡模块中集成有多个不同复杂度的均衡网络，每一均衡网络对应一种损伤类型，每一均衡网络都包括提取子网络和融合子网络；通过深度学习均衡器实现复数信号自适应补偿；本发明能够自动选择与当前系统状态相匹配的最佳均衡网络，实现均衡处理的动态优化，提升了系统的实时性和资源利用效率。
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公开(公告)号：CN117392686A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311514677.2
申请日：2023-11-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于图神经网络的不实信息检测方法，具体涉及一种基于改进的动态图神经网络的不实信息检测方法，包括：获取用户发布的贴子数据，根据帖子发布时间将贴子数据划分成长度为T的时序图不实信息数据序列；采用编码器对时序图不实信息数据序列进行空间特征提取，并采用解码器对空间特征进行重构，得到重构后的空间特征；将重构后的空间特征输入到动态图神经网络模型，生成下一时刻步长信息；采用注意力机制对下一时刻步长信息进行特征加权处理，并将加权融合后的特征输入到分类器中，得到分类结果；本发明通过等间隔的划分贴子数据的长度，从而更容易对数据进行处理，提高了模型处理数据的效率。
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公开(公告)号：CN113744032B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111073041.X
申请日：2021-09-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0203
Abstract: 本发明属于电商推荐领域，尤其是一种图书推荐的方法、相关装置、设备及存储介质；所述方法包括获取用户信息数据、图书信息数据和用户行为数据并预处理；计算得到用户图书兴趣度、用户活跃度和图书流行度；基于用户图书兴趣度来控制用户节点随机游走，得到用户节点的嵌入向量表示并进行相似度计算，将不同的书城平台中的用户节点对齐；利用对齐后的评分数据进行数据补偿；将用户活跃度和图书流行度作为灰色模型的相关因素，利用灰色模型对补偿后的评分数据矩阵处理，得到用户节点的评分预测序列，并推荐出排名靠前的图书。本发明能挖掘用户和图书间的隐藏信息并有效弥补数据稀疏的问题，将对齐后的用户进行信息融合，能够提供较为精确的推荐数据。
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公开(公告)号：CN115439152A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211078033.9
申请日：2022-09-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，具体涉及一种商品转化率预测方法，包括：通过电商平台获取原始数据，并根据原始数据计算得到用户商品交互特征；将用户商品交互特征输入多任务商品预测模型对多任务商品预测模型进行训练；获取目标用户和目标商品的属性信息，并计算目标用户商品交互特征，将目标用户商品交互特征输入训练好的多任务商品预测模型预测得到目标用户对目标商品的预测转化率、目标用户对目标商品的预测点击转化率、目标用户对目标商品的预测延迟转化率，利用EM算法得到目标用户对目标商品的最终转化率，本发明能够准确的预测商品的转化率，根据最终转化率精确的向用户推荐商品，提高平台的成交量，节约用户的浏览时间。
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公开(公告)号：CN114186582A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111347252.8
申请日：2021-11-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于智能交通领域，涉及一种基于自然语义处理的同行车辆发现方法，包括获取车辆行驶轨迹，并通过POI数据富化原始轨迹；从时间、空间、语义三个维度对轨迹数据进行特征提取，并根据其重要程度对特征进行加权融合，获取轨迹向量化表示；将提取的三维特征量化进行融合后，通过划分轨迹‑子轨迹的轨迹对数据集合，形成轨迹语料库；利用GRU模型建立同行车辆发现模型，进行训练时将轨迹语料库中子轨迹作为输入，源轨迹作为目标输出；得到模型中的隐层向量后，由此计算得到每一条轨迹的实际表达；计算所有轨迹的相似度，相似度大于指定阈值的车辆群组即为同行车辆群组；本发明可应用于物流规划、轨迹聚类及轨迹预测，帮助车辆进行路径规划。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113744032A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111073041.X
申请日：2021-09-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于电商推荐领域，尤其是一种图书推荐的方法、相关装置、设备及存储介质；所述方法包括获取用户信息数据、图书信息数据和用户行为数据并预处理；计算得到用户图书兴趣度、用户活跃度和图书流行度；基于用户图书兴趣度来控制用户节点随机游走，得到用户节点的嵌入向量表示并进行相似度计算，将不同的书城平台中的用户节点对齐；利用对齐后的评分数据进行数据补偿；将用户活跃度和图书流行度作为灰色模型的相关因素，利用灰色模型对补偿后的评分数据矩阵处理，得到用户节点的评分预测序列，并推荐出排名靠前的图书。本发明能挖掘用户和图书间的隐藏信息并有效弥补数据稀疏的问题，将对齐后的用户进行信息融合，能够提供较为精确的推荐数据。
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公开(公告)号：CN113055372A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110255051.9
申请日：2021-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，尤其涉及一种恶意软件的传播预测方法；所述方法包括获取数据库中用户节点及其交互数据，并提取出用户节点的传播属性；采用Doc2vec算法从用户节点传播内容组成的段落中学习出用户节点的用户行为特征向量；采用基于张量分解的向量化算法Tensor2vec从恶意软件传播网络中学习出用户节点网络结构特征向量；在图卷积神经网络中对恶意软件进行传播预测，并预测出恶意软件是否传播给用户节点和该恶意软件的传播趋势；本发明考虑到数据的稀疏性带来的计算精度不准的问题，采用张量分解的方法计算用户节点间的感染强度，并利用表示学习方法挖掘恶意软件传播空间特征信息，能有效进行恶意软件的传播预测。
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公开(公告)号：CN112257795A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011172598.4
申请日：2020-10-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于光通信技术的自由空间光子领域，具体涉及一种基于朴素贝叶斯的空间光通信系统非线性补偿方法，该方法包括接收端获取发送端发送的信号，将接收的信号输入到训练好的朴素贝叶斯算法模型中，得到接收信号的待分类项与类别映射关系；根据待分类项与类别映射关系对接收信号进行非线性补偿；本发明利用核函数考虑数据序列与数据序列之间的相似度，利用机器学习中的朴素贝叶斯算法，提供一种较低复杂度以及对特定应用场景下自由空间光通信系统整体非线性有明显补偿效果的判决方式，降低自由空间光通信系统的误码率，提高其传输速率。
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公开(公告)号：CN104346575B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201410578729.7
申请日：2014-10-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明请求保护一种软件定义安全体系结构(Software Defined Security Architecture,SDSA)，通过分层思想将安全软件设计体系分解为三层体系结构，分别为：安全基础层、控制层、应用层。其具体实现包括如下内容：将传统跨层安全组件与软件设计进行解耦；将跨层安全方法、加密算法组件化；构造集安全执行平台和开发环境于一体的中间件；将组件化的安全方法、加密算法通过中间件技术虚拟化成服务提供给软件设计。
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公开(公告)号：CN118094021B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410336185.7
申请日：2024-03-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F16/35
Abstract: 本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种基于多模态的跨社交平台托攻击识别方法，包括：从跨社交平台数据获取文本模态数据、图片模态数据和视频模态数据；对于视频模态数据进行主题词检测；将文本模态数据和图片模态数据转化为张量形式，并进行情感分类；情感分类后，计算每一类别的情感值；将情感值赋值给主题词，并对赋值后的主题词分类；对于每个主题类，计算所有主题词的类平均情感值；根据主题词的情感值与其所属主题类的类平均情感值进行托攻击嫌疑识别。本发明可以能够有效判断视频是否有托攻击嫌疑，通过利用跨平台多模态数据，不仅依赖于文本分析，还结合了图片和视频内容深度分析，提高了托攻击识别的准确性和可靠性。
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