一种基于异质数据的人物相似度刻画方法

    公开(公告)号:CN107577782B

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN201710827978.9

    申请日:2017-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于异质数据的人物相似度刻画方法,属于数据挖掘领域。本发明首先搜集用户的微博文本,获取用户之间的关注关系以及各用户的基本信息,针对不同类型数据的特点个性化选择处理方式,并对于微博文本采用Doc2vec模型,结合上下文信息将文本表示成向量,再根据定义的相似度函数衡量相似度,最后将不同维度得到的矩阵进行融合,刻画用户最终的相似度。本发明引入了多种社交网络信息,包括社交关系数据、用户属性数据和用户文本数据等,通过对不同类型的信息加以综合考虑,以得到更全面的人物相似度刻画方法;同时本发明提供了对于多种数据的处理和计算方案,利用完整的数据和加权融合方法,个性化计算不同偏好的人物相似度。

    一种基于5GSA网络的码流传输方法和装置

    公开(公告)号:CN112105056A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202010768504.3

    申请日:2020-08-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于5GSA网络的码流传输方法和系统,该方法包括:基于大区中心采集控制面原始码流;回传原始码流;采集数据面原始码流;从所述各个省公司传输所述控制面原始码流和所述数据面原始码流至所述各个省公司下属的相关系统。核心网NVF集中化后,核心网网元均以虚拟机方式部署在云平台上,本发明采用TOR镜像结合分光采集的方式解决传统3/4G基于物理端口分光方式不适用的问题,还采取对大区原始码流进行分发回传给省公司方式,解决了5G控制面数据采取大区制集中部署,控制面数据不在本地机房问题,最后,采用SDTP协议针对原始码流进行封装,根据省份标识将不同省份的原始码流通过IP网络回传至省公司,保证了数据流能够在网络中安全稳定传输。

    一种基于虚拟机的自省自动化管理、配置与自省方法

    公开(公告)号:CN108563491A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201810344939.8

    申请日:2018-04-17

    Abstract: 本发明提供一种基于虚拟机的自省自动化管理、配置与自省方法包括1)根据操作系统的操作进程的调用执行过程,筛选出需复用的系统调用从而形成傀儡系统调用,所述傀儡系统调用由目标虚拟机执行;所述目标虚拟机包括控制模块、数据交换模块以及系统调用控制模块;2)注入目标虚拟机系统调用3)保护虚拟机系统调用执行,4)隔离虚拟机内存,包括:从目标虚拟机外部跟踪目标虚拟机的VCPU调度和操作目标虚拟机内存;本方法能更加加大加强安全性,目标虚拟机执行的傀儡系统调用代码取自安全的内核镜像,复用的傀儡系统不需要依赖目标虚拟机的内核完整性。

    基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统

    公开(公告)号:CN108052535A

    公开(公告)日:2018-05-18

    申请号:CN201711132235.6

    申请日:2017-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统,包括:根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树,并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心;根据该处理器个数和该聚类中心的个数,建立该聚类中心到各处理器的映射,以在各处理器的本地内存中建立哈希表;根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离,选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项;在每个待查表项上计算查询数据的哈希值,选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点,通过计算该候选点与该查询数据之间的距离,对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率,应对千万规模的数据检索。

    一种基于稀疏编码的音频场景识别方法

    公开(公告)号:CN107464556A

    公开(公告)日:2017-12-12

    申请号:CN201610387696.7

    申请日:2016-06-02

    Abstract: 本发明为一种基于稀疏编码的音频场景识别方法,该方法包括(1)原子库生成;(2)对待测的音频信号,将音频信号在原子库D上进行分解,得到一个稀疏的系数α;获得对应目标场景的音频信号统计值Rt,集外音频信号统计值为Ro(3)比较统计值Rt和Ro的大小,较大的统计值对应的场景即为识别结果。本发明使用稀疏分解的理论,提取出了一种音频信号的稀疏特征,这种特征具有长时的性质,在音频场景识别方面具有良好的效果。

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