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公开(公告)号：CN108427715A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810109014.5
申请日：2018-01-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种融合信任度的社交网络好友推荐方法，涉及到用户相似度、置信因子计算和融合。根据社交网络拓扑的推荐偏重于已认识的好友而忽略潜在感兴趣的好友，根据兴趣推荐偏重于推荐陌生用户，难以得到用户信任，同时这两种推荐都没有考虑用户在社交网络中的行为，极大的影响了推荐结果的准确性、可靠性和全面性。本发明提出一种综合考虑社交网络拓扑、用户兴趣和社交行为的推荐方法。首先，根据用户社交网络中共同邻居计算出社交相似度，根据关键字计算兴趣相似度，并进行线性组合。综合考虑用户社交拓扑和社交行为，计算出关系置信度和行为置信度，融合成置信因子。最后，将相似度和置信因子融合，提高相似度计算可信度，产生Top-N推荐列表。
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公开(公告)号：CN108399197A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810087257.3
申请日：2018-01-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明请求保护一种基于用户置信度和时间上下文的协同过滤推荐方法，涉及协同过滤推荐方法中用户之间相似度的计算。针对用户评分数据极端稀疏的情况下传统相似度度量方法的不足问题和用户兴趣动态变化情况，提出一种基于用户置信度和时间上下文的协同过滤推荐方法。首先，构造用户与项目之间的评分矩阵。其次，通过本发明提出的基于用户置信度和时间上下文相似度计算方法计算用户之间的相似度。然后，根据用户之间相似度排序的结果，选择最优的近邻用户集，或者设定一个相似度的阈值，选择超过阈值的用户作为目标用户的邻居。最后，获得目标用户地最近邻集合后，将相似度作为权重得到目标用户对未评分项目的预测，形成Top-N列表推荐给用户。
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公开(公告)号：CN106770333A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710089935.5
申请日：2017-02-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01N21/88 , G01N21/95 , G01N21/956
CPC classification number: G01N21/8851 , G01N21/95 , G01N21/956 , G01N2021/8874 , G01N2021/888 , G01N2021/8887 , G01N2021/95646
Abstract: 本发明公开了一种BGA缺陷自动检测方法，主要步骤包括：BGA图像采集，该BGA图像是完整的一幅图像，直接进行处理；图像预处理，使用中值滤波去噪，然后采用线性补偿亮度不均匀的方法减少图像亮度不均匀的影响；随后二值化图像并对轮廓处理得到去除背景的BGA图像，同时计算每个BGA轮廓的面积，对BGA外轮廓进行扩展，增加两个像素宽的外轮廓；使用Sobel算子得到二值化后的图像，从而计算出图像中气泡面积并判断气泡面积与原图像中BGA面积之比是否符合要求。上述BGA缺陷检测方法实现了真正的自动检测，方便快捷，精度高。
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公开(公告)号：CN108470075A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810325581.4
申请日：2018-04-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种面向排序预测的社会化推荐方法，该方法通过利用用户和项目隐含特征，进一步提高了排序预测的精度。首先利用PL模型将项目的潜在特征和使用LFM提取的用户潜在特征进行建模；之后利用用户作为信任者和受托者特征来构建多维信任模型；最后将两者联合建模，构建排序预测模型，接着对模型进行优化处理，从而得到最优的前N个推荐列表。该方法是在考虑社交网络结构信息的同时，将用户两个不同的角色作为信任者和受托者建模，从而将社会信息结合到推荐中，这使得数据稀疏的情况下也能带到达到优化推荐结果的目的。
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公开(公告)号：CN107679079A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710756027.7
申请日：2017-08-29
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06Q30/0255 , G06Q30/0271
Abstract: 本发明的提出一种基于手机用户兴趣三维模型的个性化应用推荐方法。通过分析手机用户的行为数据，从兴趣广度、兴趣深度和兴趣时效来分析手机用户的兴趣构成，对手机用户兴趣进行三维建模，并在此基础上，提出一种基于手机用户兴趣模型的个性化应用推荐算法。首先，获取手机用户行为数据。其次，建立手机用户三维兴趣模型。兴趣模型从手机用户兴趣广度、兴趣深度和兴趣时效三方面来建立。然后，计算手机用户兴趣之间的相似度，分别从手机用户兴趣的广度、兴趣的深度和兴趣的时效三方面来计算手机用户之间的相似度。通过第三步可以计算出目标用户与其他用户之间的相似度，然后从中根据相似度选取与目标手机用户最接近的K个手机用户。最后，计算手机用户对未产生行为的应用软件的感兴趣程度然后进行推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106897413A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710090165.6
申请日：2017-02-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30743
Abstract: 本发明公开了一种基于和声搜索的混合特征选择方法，将过滤器与和声搜索的优点结合起来，形成一个混合系统。该系统能从大量用户原始特征集中选择最优特征子集，并将该特征子集用于社交网络中垃圾用户的分类和检测。目前，分类器的性能好坏取决于特征子集的选取,而特征选择问题可以被看作是优化问题，其目标是选择最佳的或接近最佳的特征子集。提出一种方法，利用滤波方法与和声算法的计算简单、迅速的优点实现最佳特征子集选取的目的。克服了过滤方法忽略特征之间依赖关系和包装器计算成本较高的缺点。
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公开(公告)号：CN106770333B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710089935.5
申请日：2017-02-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01N21/88 , G01N21/95 , G01N21/956
Abstract: 本发明公开了一种BGA缺陷自动检测方法，主要步骤包括：BGA图像采集，该BGA图像是完整的一幅图像，直接进行处理；图像预处理，使用中值滤波去噪，然后采用线性补偿亮度不均匀的方法减少图像亮度不均匀的影响；随后二值化图像并对轮廓处理得到去除背景的BGA图像，同时计算每个BGA轮廓的面积，对BGA外轮廓进行扩展，增加两个像素宽的外轮廓；使用Sobel算子得到二值化后的图像，从而计算出图像中气泡面积并判断气泡面积与原图像中BGA面积之比是否符合要求。上述BGA缺陷检测方法实现了真正的自动检测，方便快捷，精度高。
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公开(公告)号：CN105681320B
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201610101150.0
申请日：2016-02-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于位置模糊化的假名动态生成方法，针对基于位置服务中移动用户发起连续查询请求不能很好的保护用户的位置隐私。在移动通信中，用户在享受基于位置的服务LBS带来的方便与快捷同时，容易遭受到攻击者实施的连续查询攻击：匿名区域交叉攻击和匿名区域收缩攻击，最终会导致用户的位置信息暴露。因此本发明针对匿名区域交叉攻击提出一种方法，在匿名服务器生成匿名区域的过程中给查询发起者动态生成必要的假名，使得攻击者不能通过对比历史匿名区域以及当前的匿名区域挖掘出用户的真实身份，从而攻击者不能把截取到的位置信息与真实用户的身份一一对应起来，实现了用户的位置隐私安全。
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公开(公告)号：CN106296422A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610615016.2
申请日：2016-07-29
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06Q50/01 , G06F16/951 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种融合多算法的社交网络垃圾用户检测方法，利用网络爬虫的方式从社交网络中爬取用户数据，通过分析用户的行为提取相应特征构成特征向量；接着使用K-均值(K-Means)和DBSCAN结合的聚类算法对社交网络中的用户进行聚类；从上一步的聚类结果中挑选簇边界附近的数据和聚类中心附近的数据训练支持向量机(SVM)分类器，得到分类器模型；最后采用训练得到的SVM分类器模型对社交网络中的垃圾用户进行检测。本发明降低了人工标注数据的成本、提高了检测的准确率，并且易于实现。
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公开(公告)号：CN105681320A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610101150.0
申请日：2016-02-24
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W4/025 , H04L63/1441 , H04L67/18 , H04L67/32 , H04W12/02
Abstract: 本发明提出了一种基于位置模糊化的假名动态生成方法，针对基于位置服务中移动用户发起连续查询请求不能很好的保护用户的位置隐私。在移动通信中，用户在享受基于位置的服务LBS带来的方便与快捷同时，容易遭受到攻击者实施的连续查询攻击：匿名区域交叉攻击和匿名区域收缩攻击，最终会导致用户的位置信息暴露。因此本发明针对匿名区域交叉攻击提出一种方法，在匿名服务器生成匿名区域的过程中给查询发起者动态生成必要的假名，使得攻击者不能通过对比历史匿名区域以及当前的匿名区域挖掘出用户的真实身份，从而攻击者不能把截取到的位置信息与真实用户的身份一一对应起来，实现了用户的位置隐私安全。
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