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公开(公告)号：CN120011830A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510487201.7
申请日：2025-04-18
Applicant: 北京市大数据中心 , 中国电信股份有限公司北京分公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06Q50/26 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于空间元图卷积循环神经网络的时空数据预测方法，属于时空数据预测技术领域。其包括以下步骤：动态元图构建：建立元节点库，参数随机初始化后生成元图；地理空间相似性计算：数据集节点对应道路传感器，根据节点的地理经纬度坐标生成相似度矩阵；卷积空间特征增强：用卷积模块提取矩阵深度空间特征；自适应特征融合：引入可训练参数，对增强矩阵与元图加权求和得到支持矩阵；时空联合预测：通过GCRU组成的编码器‑解码器建模，编码器输入节点过去数据，解码器输出未来节点预测结果。本发明通过将地理空间信息和卷积层引入时空建模单元，增强模型对空间异质性和复杂关系的感知能力，结合动态融合机制，提高模型的预测准确性。
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公开(公告)号：CN112905739B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110162374.3
申请日：2021-02-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/241 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明提供了一种虚假评论检测模型训练方法、检测方法及电子设备，该训练方法包括：获取酒店评论数据集；统计酒店信息在评论数据集出现次数得到酒店被评论数量，统计用户信息在酒店评论数据集中出现次数，得到用户发出评论数量；对酒店信息提取酒店属性特征；利用卷积神经网络对评论文本提取评论文本特征；根据用户信息、酒店等级等信息构建用户行为信息，利用DeepFM模型提取用户行为特征；基于注意力机制对用户行为特征、酒店属性特征和评论文本特征进行特征学习得到关联向量，将关联向量融合生成评论特征融合向量；由大量评论特征融合向量形成训练样本集，利用训练样本对分类器训练得到评论检测模型。通过上述方案，能提高虚假评论检测的准确性。
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公开(公告)号：CN101610243A
公开(公告)日：2009-12-23
申请号：CN200810115073.X
申请日：2008-06-16
Abstract: 本发明公开了一种建立服务质量资源预留信令流程的方法、系统及移动节点，属于通信领域。所述方法包括：移动节点MN移动至外地网络时，发起GIST的信令流程，在MN与通信对端节点CN的通信路径上建立GIST状态；MN发起QoS NSLP的信令流程，在MN与CN的通信路径上建立QoS NSLP状态。所述移动节点包括：第一状态建立模块、第二状态建立模块。所述系统包括：移动节点、中间节点和通信对端节点。本发明MN移动至外地网络后主动发起在新的通信路径上建立QoS资源预留的信令流程，使得NSIS尽早对IP层移动事件作出响应，从而缩短了建立QoS资源预留的时间。
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公开(公告)号：CN107818334A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710910100.1
申请日：2017-09-29
Applicant: 北京邮电大学 , 苏州大数聚信息技术有限公司
CPC classification number: G06K9/6223 , G06F17/30864
Abstract: 本发明提供了移动互联网用户访问模式表征和聚类方法，该方法包括：获取移动互联网用户的域名访问序列；对移动互联网域名用户访问序列进行预处理，产生预设数据类型的训练数据和实际数据；向量表征训练模块，利用所述算法对训练数据集进行训练；用户向量生成模块，利用所述训练算法所得训练模型对实际数据进行生成计算；设定APP域名分类规则，根据域名访问序列中域名所属的领域和用途进行人工分类；用户向量聚类模块，利用所得用户向量对用户进行聚类和分析。本发明提供的移动互联网用户聚类方法基于用户的域名访问序列数据，实现了用户的聚类，提取了用户的行为习惯和特征。
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公开(公告)号：CN101534289B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN200810085044.3
申请日：2008-03-14
Abstract: 本发明公开了防火墙穿越方法、节点设备和系统，属于通信领域。所述方法包括：带有防火墙的节点收到查询消息后，将本节点的防火墙信息记录在查询消息中，向下游方向转发查询消息；目的节点收到上游方向发送的查询消息后，根据查询消息中的防火墙信息确认路径上是否存在防火墙，向查询消息的发起节点返回路径上的防火墙整体信息，当路径上存在防火墙时，所述目的节点或发起节点发起防火墙穿越。所述节点设备包括：发送模块、接收模块和处理模块。所述系统包括：发起节点、中间节点和目的节点。本发明能够与现有基于NSIS的防火墙穿越机制无缝结合，避免使用其它不基于NSIS的防火墙发现机制所增加的额外信令开销，进而降低了网络时延。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118474842A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410450298.X
申请日：2024-04-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种网络控制方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取射频单元的第一数据；根据所述第一数据，得到吞吐量预测值；根据所述吞吐量预测值，确定所述射频单元的状态信息；根据所述状态信息，确定所述射频单元的动作信息；根据所述状态信息和所述动作信息，计算奖励函数；根据所述奖励函数，确定目标算法；基于所述目标算法确定所述射频单元的控制策略，以基于所述控制策略进行网络控制。通过上述方法可以基于流量变化动态调整射频单元的控制策略，从而降低网络能源的消耗。
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公开(公告)号：CN118413462A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202310116941.0
申请日：2023-01-30
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 北京邮电大学 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L43/0829 , H04L43/50 , H04L41/142
Abstract: 本申请公开了一种资源感知方法、装置、通信设备及可读存储介质，属于通信技术领域。本申请实施例的资源感知方法包括：第一节点获取算力网络中的第一数据包；对所述第一数据包进行周期性染色；对染色后的第一数据包进行包数统计，获得第一统计结果；将所述第一统计结果发送至资源管理模块。由此，可以实现对丢包率的测量，进而有效感知算力网络的网络资源状态。
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公开(公告)号：CN112749559A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110069648.4
申请日：2021-01-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种微博谣言检测模型训练方法、微博谣言检测方法及装置，其中，该训练方法包括：获取微博平台的非谣言数据集和谣言数据集；获取所述谣言数据集中谣言数据的发布意图标注信息，并根据发布意图标注信息对所述谣言数据集中的谣言数据进行分类，得到多个不同发布意图类别的谣言数据集；对谣言数据数量较小的发布意图类别的谣言数据进行数据增强，以使各发布意图类别的谣言数据数量均衡；利用谣言数据数量均衡的所有发布意图类别的谣言数据和所述非谣言数据集中的非谣言数据，对设定模型进行训练，得到用于检测非谣言数据和各发布意图类别的谣言数据的微博谣言检测模型。通过上述方案能够准确地检测出发布意图不同的谣言。
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公开(公告)号：CN107832333A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710911155.4
申请日：2017-09-29
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06F17/30867 , H04L41/5064
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式处理框架和DPI数据的构建用户网络数据指纹的方法和系统，以提取出用户移动端上网行为特征及偏好。该系统包括：数据预处理模块：面向网络数据指纹的需求对原始数据进行清洗和去冗余；规则提取模块：选择M个常用手机APP，抓包得到每个APP的域名并正则匹配，将匹配式作为每个APP的识别规则并形成规则文件；用户集提取模块：提取网络数据指纹系统需要统计的用户集；用户行为提取模块：统计每单位时间段内用户对M个APP的访问情况；数据存储模块：将结果分区保存至数据仓库中,创建索引并备份。本发明通过描述用户移动端上网行为，建立起网络空间和现实生活的对应关系，为分析移动互联网用户行为提供便利，节省空间和时间资源。
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公开(公告)号：CN118200167A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410209081.X
申请日：2024-02-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , H04W24/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种网络流量预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取多个基站之间的地理分布信息以及每个基站对应的网络流量数据；将多个基站分别表示为图结构的节点，将每个基站对应的网络流量数据表示为每个节点对应的节点特征，并将每个基站对应的网络流量数据之间的关联关系表示为边，以根据节点、节点特征和边构建图结构；利用图卷积网络根据图结构提取融合了来自不同节点的转换特征信息；通过预先获取到的历史数据，根据转换特征信息确定状态空间模型的参数估计；根据参数估计通过预先获取的状态转移矩阵确定隐状态信息；利用预先获取的量测方程根据隐状态信息和预先确定的高斯混合模型预测得到下一时刻的网络流量预测数据。
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