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公开(公告)号：CN111506830B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010274425.7
申请日：2020-04-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/9536 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种融合社交信任影响力的协同过滤推荐算法，包括：步骤1，对用户对项目的评分矩阵数据进行预处理，填充删除不必要的数据，根据用户的评分来计算用户之间的相似度；步骤2，计算出用户的邻居用户集合；步骤3，根据用户对项目的评分矩阵数据计算出用户j对用户i的正确推荐个数、用户之间的局部信任度、每个用户的全局信任度。本发明通过充分挖掘稀疏的用户评分信息，构建隐式信任网络，通过评分数据计算出局部信任度和全局信任度，并通过将局部信任度和全局信任度结合得到隐式信任度，对于用户之间信任数据，考虑到了用户的信任传播，有效的扩充了用户的显示信任关系，缓解了评分矩阵数据稀疏和用户冷启动的问题。
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公开(公告)号：CN108021712B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN201711464797.0
申请日：2017-12-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/953 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种N‑Gram模型的建立方法，包括获取原始语料；对原始语料进行分词；对分词结果进行单词统计；对N‑Gram模型进行平滑处理，得到最终的N‑Gram模型。本发明方法通过建立Witten‑Bell平滑对N‑Gram模型进行平滑，同时采用分布式平台计算建模过程中的参数，并采用Hbase数据库对计算的参数进行存储和读取，因此本发明方法在应对海量训练语料的情况下，其拓展性非常好，而且方法的建模速度和查询速度均较快。
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公开(公告)号：CN110972115B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201911146255.8
申请日：2019-11-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种用于传输多媒体数据的车联网数据转发方法，包括：步骤1，获取预设路段内在指定时间段内所有车辆的车距信息，并根据所述车距信息部署路边中继单元；步骤2，根据所述车距信息和路边中继单元的部署位置，确定车辆行驶过程中的数据转发节点选择方法；步骤3，根据选择的数据转发节点传输数据，若传输失败，则使用恢复机制继续传输。本发明的上述用于传输多媒体数据的车联网数据转发方法主要研究车辆稀疏程度与路边基础设施部署之间的关系，以及车辆行驶过程中转发数据时中继节点的选择与车辆距离、速度、数据大小等属性之间的关系，在保证网络拓扑结构的实时性的同时还能降低对网络资源的开销。
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公开(公告)号：CN106780073B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201710019177.X
申请日：2017-01-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户行为和情感的社会网络影响力最大化初始节点选取方法，使用带有分类标签的评价数据集，构建情感单词训练模型扩展已有的情感词典，分别对社会网络节点进行行为倾向分析和情感倾向分析，作为节点影响力的评判依据，构建综合考虑用户行为和情感的影响力传播模型BSIS，并结合贪心算法求解最大影响力边际收益节点加入到初始节点集合中。本发明综合考虑用户行为倾向和情感倾向，更加有效、准确、真实地挖掘影响力最大化初始节点。
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公开(公告)号：CN109947551B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201910207642.1
申请日：2019-03-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种多轮次任务分配方法、边缘计算系统及其存储介质，包括任务发送，并将单个任务分解为多个子任务；在多轮次分配的基础上，考虑系统开销和任务完成时间，提供联合优化模型进行多阶段优化，得到每阶段各终端每轮次实际的分配任务大小；将所述分配任务逐轮次分配至各个终端节点，反复进行多个阶段直到任务全部完成，本发明提供了一种适用于高动态的移动终端合作环境的视频分析任务的调度策略，能够有效的学习和获取终端节点计算能力变化规律，同时也使得任务完成时间和系统开销最小，用于解决传统模型中任务完成时间长和开销大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108471619B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201810240868.7
申请日：2018-03-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种认知无线传感器网络的信道选择方法，包括获取认知无线传感器网络的网络参数信息；选择是否接入该信道；计算各个信道的信道收益；选定一个信道作为接入信道；更新系统状态；找到最优的信道选择组合，完成认知无线传感器网络的信道选择。本发明从认知用户的角度考虑，设计信道收益函数作为评估指标评价信道选择的质量，通过不断与环境进行交互与学习，引导次用户选择信道质量较优的信道供给认知用户传输数据，从而降低了次用户在通信过程中的信道切换次数，保障了认知用户的服务质量，在减少了对主用户的干扰的同时也提高了通信质量以及频谱利用率。
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公开(公告)号：CN112287345A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011184578.9
申请日：2020-10-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对边缘计算系统的风险检测方法，包括构建边缘计算系统架构和边缘计算系统应用检测平台；采用应用检测平台对现有的恶意应用和良性应用进行检测和分析；采用小批量梯度下降法进行优化；采用随机森林算法对优化后的数据进行过滤并对特征信息进一步建模分析；计算恶意应用的恶意特征与误判为恶意应用的良性应用的特征标识之间的相似度并筛选出良性应用；构建初选鉴别库；针对超出初选鉴别库的可疑应用采用应用检测平台进行检测并对恶意应用服务文件包进行识别；根据恶意应用对边缘计算系统的影响对恶意应用进行风险评价，完成边缘计算系统的风险检测。本发明适用于边缘计算系统第三方应用服务的安全检测，而且可靠性高、实用性好。
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公开(公告)号：CN109358953B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201811102009.8
申请日：2018-09-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种微云中的多任务应用卸载方法，所述方法包括：获取移动应用的完成时间、移动设备的能量消耗、任务卸载花费，建立微云中的多任务应用卸载模型；根据遗传算法求解所述模型，得到最优的多任务应用卸载策略；根据所述最优的多任务应用卸载策略执行微云中的多任务应用卸载。本发明的微云中的多任务应用卸载方法可以最小化多任务应用在任务卸载过程中移动设备消耗的能量以及用户的花费，且保证整个应用卸载的完成时间满足时间约束。
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公开(公告)号：CN111626604A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010455257.1
申请日：2020-05-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于微服务架构的智能楼宇平台系统，包括：步骤1，对智能楼宇平台系统进行需求分析；步骤2，采用百度的摄像头进行人脸捕获，通过VC平台调用百度API进行人脸识别，将人脸识别的结果返回智能楼宇平台系统；步骤3，根据智能楼宇平台系统的需求分析，设计数据库、用户管理微服务模块、考勤打卡微服务模块、灯源控制微服务模块、监控管理微服务模块、设备管理微服务模块和接口。本发明所提供的基于微服务架构的智能楼宇平台系统，每一个微服务模块设置有独立的数据库，可以单独开发和部署，可以采用不同的编程语言开发，降低了智能楼宇平台系统的维护成本，提高了智能楼宇平台系统的可扩展性和敏捷性，提高了工作人员的开发效率。
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公开(公告)号：CN111541760A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010311403.3
申请日：2020-04-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于无服务器雾计算系统架构的复杂任务分配方法，包括：步骤1，终端设备向雾节点发送任务请求，雾节点接受任务请求传输到应用层开始服务；步骤2，应用层的访问控制模块对任务请求进行访问控制；步骤3，访问控制模块将允许访问的任务请求传输到应用层的请求转发模块进行任务请求的优先级排序；步骤4，请求转发模块将排序后的任务请求传输到应用层的服务管理器，服务管理器对任务请求进行难度判断和分配。本发明所提供的基于无服务器雾计算系统架构的复杂任务分配方法，能根据雾节点的自身性能进行任务请求分配，不会出现木桶效应，降低了大任务的服务延迟，有效的解决了高移动、高动态场景的任务请求。
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