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公开(公告)号：CN114519605A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210107367.8
申请日：2022-01-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06Q30/02 , G06F16/906 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种广告点击欺诈检测方法、系统、服务器和存储介质，所述方法应用于服务器端，包括广告请求阶段和广告点击阶段，在广告请求阶段采用主动检测；在广告点击阶段采用被动检测，被动检测包括离线检测，通过离线检测，完成对广告点击数据的分类；其中，所述离线检测包括基于局部敏感哈希合成过采样算法与集成学习的广告点击欺诈检测方法和基于媒体图嵌入向量与神经网络的广告点击欺诈检测方法。本发明通过采用基于局部敏感哈希合成过采样算法与集成学习的广告点击欺诈检测方法，在检测准确率小幅度降低的情况下，采样时间减少了56％；通过采用基于媒体图嵌入向量与神经网络的广告点击欺诈检测方法，检测结果的准确率为96.82％。
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公开(公告)号：CN114048833A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111303688.7
申请日：2021-11-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络虚拟自我对局的多人、大规模非完全信息博弈方法及装置，本发明在传统的神经网络虚拟自我对局NFSP算法的基础上引入了优先级经验采样机制和优先级加权的程度控制机制，根据经验片段的学习价值设置优先级来过滤记忆库中的经验，对于优先经验的存储和采样，采用求和树的数据结构，以时间复杂度实现优先级经验采样，降低NFSP训练过程中与环境交互的代价，加快求解速度；同时使用马尔科夫决策过程对扩展式博弈进行建模，将多人博弈转化成单个智能体与环境的交互过程，可看作单个智能体和环境的二人博弈，将NFSP的应用范围拓展至多人博弈，增强算法的泛用性。
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公开(公告)号：CN113487351A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110755722.8
申请日：2021-07-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种隐私保护广告点击率预测方法、装置、服务器及存储介质，所述方法包括：将全局模型下发至各个客户端，以使各个客户端训练本地模型，分别通过计算因子分解机组件和深度学习组件的梯度获得权重更新向量；计算各个客户端之间的相似度；采用聚类联邦学习算法，对所有客户端进行聚类，使每个聚类生成一个全局模型；在每个聚类中，将全局模型下发给该聚类中的所有客户端，以使该聚类中的所有客户端更新本地模型，直至全局模型收敛或达到最大轮次；接收某个用户的客户端发送的请求，在相应聚类中将全局模型下发给该用户的客户端，以计算该用户的候选广告的广告点击率。本发明保持联邦学习模型可用性的同时保护客户端数据的隐私安全。
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公开(公告)号：CN109921904B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910348801.X
申请日：2019-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明提供了一种基于经典‑量子极化信道的高效量子密钥分发系统，包括发送方和接收方，所述发送方包括量子信道参数估计模块、极化码构造模块、极化码编码模块、量子比特制备模块、量子比特传输模块、量子比特筛选模块、安全性检测模块以及最终密钥生成模块，所述接收方包括量子信道参数估计模块、极化码构造模块、量子比特传输模块、量子比特筛选模块、安全性检测模块、极化码译码模块以及最终密钥生成模块。本发明还提供了一种基于经典‑量子极化信道的高效量子密钥分发方法。本发明的有益效果是：通过在传输前对所传密钥进行极化码预编码，充分利用了极化码的信道容量可达特性和纠错能力，提高了通信过程中最终安全密钥的生成速率。
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公开(公告)号：CN112084341A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010867403.1
申请日：2020-08-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本发明提出一种基于三元组重要性的知识图谱补全方法，包括一：估计知识图谱中三元组的头实体的重要性和尾实体的重要性；二：估计三元组中关系的一阶重要性和高阶重要性；三：根据三元组中头实体的重要性、尾实体的重要性和关系的重要性获得三元组的重要性。本发明对知识图谱中的三元组重要性进行了较充分的挖掘，既考虑了实体重要性，也考虑了关系重要性，进一步提升知识图谱补全效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107145792B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710225047.1
申请日：2017-04-07
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种基于密文数据的多用户隐私保护数据聚类方法及系统，属于数据挖掘技术领域。本发明方法包括步骤：两个以上用户发送各自加密后的数据和聚类中心点、陷门信息给服务器；服务器计算密文数据点和聚类中心点的距离，并划分聚类；服务器将每个聚类中不同的用户的数据点分别进行相加，并将数据的总和及个数分别发送给用户；用户将收到的数据总和及个数重新加密后发送给服务器；服务器计算新的聚类中心点，并将新的聚类中心点发送给各个用户；各个用户通过外包隐私保护平均数计算协议共同计算每个聚类中数据点距离聚类中心点的平均值，然后发送给服务器，进行下次迭代。本发明大大提高了聚类效率；实现半诚实模型下的安全计算，同时可以抵抗一定程度上的合谋攻击。
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公开(公告)号：CN110912691A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911121727.4
申请日：2019-11-15
Applicant: 任子行网络技术股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种云环境下基于格上访问控制加密算法的密文分发方法、装置、系统及存储介质，该密文分发方法包括初始化步骤、密钥生成步骤、加密步骤、消毒步骤和解密步骤。本发明的有益效果是：本发明解决了云环境下密文分发的效率较低、匿名性差等问题，同时保证了方案的抗量子攻击能力。
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公开(公告)号：CN110404265A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910676451.X
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于博弈残局在线解算的多人非完备信息机器博弈方法、装置、系统及存储介质，该多人非完备信息机器博弈方法包括：步骤1：首先根据卡牌抽象算法进行实时的卡牌抽象；步骤2：如果S不是智能体采取动作的博弈局面，则需要更新各个玩家的策略σ；步骤3：等待当前博弈局面需要采取动作的玩家采取某一动作后，游戏往下进行，如果S是轮到智能体采取动作的博弈局面则同样先更新玩家手牌分布，建立子博弈树后计算当前博弈局面的策略σ，然后智能体根据σ采取一个动作a后游戏继续向下进行。本发明的有益效果是：本发明相比之前的算法灵活性适用性更强，适用于现实世界的博弈场景，可以根据针对不同的现实博弈局面计算相应的策略。
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公开(公告)号：CN110399920A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910676439.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的非完备信息博弈方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：探索利用机制改进策略梯度算法的步骤、深度强化学习网络中加入记忆单元的步骤、自我驱动机制对奖励值进行优化的步骤。本发明的有益效果是：本发明通过基线函数解决策略梯度算法经常出现的高方差问题，对于强化学习采样和优化过程时间复杂度高的问题，采取并行机制提高模型求解效率，通过自驱动机制，在弥补环境奖励值稀疏的同时，帮助智能体更有效地对环境进行探索。
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公开(公告)号：CN110321479A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910447142.5
申请日：2019-05-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/9535 , G06F21/62
Abstract: 一种隐私保护移动服务推荐方法及客户端、推荐系统，其中隐私保护移动服务推荐方法包括以下步骤：获取用户的样本数据，样本数据为用户的个人信息的省却信息、虚假信息、粗粒度信息或细粒度信息；根据样本数据从一网络服务提供商接收第一服务推荐列表；根据用户的细粒度信息从第一服务推荐列表中筛选且生成第二服务推荐列表；将第二服务推荐列表展示给用户。由于将第一服务推荐列表下载到本地客户端来辅助生成符合用户需求的第二服务推荐列表，使得在保证用户个人信息不受网络服务提供商侵犯的前提下，实现了为用户提供准确推荐服务的功能，能够维持移动服务推荐精度与保护用户隐私之间的平衡，利于用户更好地管理好个人信息。
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