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公开(公告)号：CN102594905B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210057711.3
申请日：2012-03-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于场景的社交网络位置兴趣点推荐方法。该方法主要借助用户的社交网络关系，好友的位置兴趣点历史，给用户进行个性化的位置兴趣点推荐。位置兴趣点可以是某个餐馆，某个休闲场所，某家商场，这些位置既有地理意义上的描述如经纬度，也有文字性上的描述如西餐店。该方法提供了一种个性化推荐方法，使得针对用户的位置推荐更合理，更有意义，同时推荐的结果也更易为用户接受，给日常出行，移动生活提供了方便。
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公开(公告)号：CN102629261A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210051171.8
申请日：2012-03-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明是一种由钓鱼网页查找目标网页的方法，首先从网页文本和网页图片中提取关键词，组成该钓鱼网页的词汇签名，然后在多个搜索引擎上用词汇签名进行检索，综合这些搜索引擎的结果，找出最相近的前K个网页，将这K个网页和钓鱼网页以图片形式保存，提取图像感知哈希序列，最后分别计算这K个网页图片与钓鱼网页图片之间的海明距离，根据距离的大小可以选出该钓鱼网页模仿的一个或者多个合法网页，即目标网页。
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公开(公告)号：CN102629230A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210057825.8
申请日：2012-03-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于多特征缺陷再分配图分配缺陷报告的方法综合运用机器学习模型和缺陷再分配图预测缺陷修复人员，用已修复的缺陷报告中开发人员之间的再分配关系，将再分配关系转化为缺陷再分配图，使用机器学习模型预测完缺陷报告开发人员后，结合缺陷再分配图更新缺陷报告开发人员，完成缺陷报告修复人员的预测；具体方法为以下步骤：步骤1）对选取的缺陷报告数据集进行分类，分为训练集和测试集；步骤2）用训练集来训练机器学习模型和创建缺陷再分配图；步骤3）用机器学习模型预测测试集的缺陷修复人员；步骤4）结合缺陷再分配图更新缺陷修复人员；通过使用本发明的方法，能有效地减少缺陷再分配的路径长度，提高缺陷分配的预测精度，降低缺陷修复人员搜索的失败率。
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公开(公告)号：CN102637143B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210057888.3
申请日：2012-03-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于改进的支持向量机的软件缺陷优先级预测方法主要采用一种改进的支持向量机模型为缺陷优先级的预测建模，对缺陷报告的处理优先级进行判断和预测，步骤1)选取状态为已解决的，已关闭的，已确定的错误报告做为训练数据；步骤2)提取出我们需要的特征；步骤3)对所有样本赋以一个抽样权重在此样本上用支持向量机训练一个分类器对样本分类，步骤4)用得到的错误率去更新分布权值向量：对错误分类的样本分配更大的权值,正确分类的样本赋予更小的权值。步骤5)就这样依次迭代，最后我们得到的强分类器就是多个弱分类器的加权和。本发明用机器学习的发法训练出分类器，从而使缺陷优先级的确定自动化，减少人员和成本的消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102629261B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210051171.8
申请日：2012-03-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明是一种由钓鱼网页查找目标网页的方法，首先从网页文本和网页图片中提取关键词，组成该钓鱼网页的词汇签名，然后在多个搜索引擎上用词汇签名进行检索，综合这些搜索引擎的结果，找出最相近的前K个网页，将这K个网页和钓鱼网页以图片形式保存，提取图像感知哈希序列，最后分别计算这K个网页图片与钓鱼网页图片之间的海明距离，根据距离的大小可以选出该钓鱼网页模仿的一个或者多个合法网页，即目标网页。
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公开(公告)号：CN102637143A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210057888.3
申请日：2012-03-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于改进的支持向量机的软件缺陷优先级预测方法主要采用一种改进的支持向量机模型为缺陷优先级的预测建模，对缺陷报告的处理优先级进行判断和预测，步骤1)选取状态为已解决的，已关闭的，已确定的错误报告做为训练数据；步骤2)提取出我们需要的特征；步骤3)对所有样本赋以一个抽样权重在此样本上用支持向量机训练一个分类器对样本分类，步骤4)用得到的错误率去更新分布权值向量：对错误分类的样本分配更大的权值,正确分类的样本赋予更小的权值。步骤5)就这样依次迭代，最后我们得到的强分类器就是多个弱分类器的加权和。本发明用机器学习的发法训练出分类器，从而使缺陷优先级的确定自动化，减少人员和成本的消耗。
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公开(公告)号：CN102594905A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210057711.3
申请日：2012-03-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于场景的社交网络位置兴趣点推荐方法。该方法主要借助用户的社交网络关系，好友的位置兴趣点历史，给用户进行个性化的位置兴趣点推荐。位置兴趣点可以是某个餐馆，某个休闲场所，某家商场，这些位置既有地理意义上的描述如经纬度，也有文字性上的描述如西餐店。该方法提供了一种个性化推荐方法，使得针对用户的位置推荐更合理，更有意义，同时推荐的结果也更易为用户接受，给日常出行，移动生活提供了方便。
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公开(公告)号：CN103218414A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310100798.2
申请日：2013-03-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种网络服务交互行为形式化建模和死锁定位方法，对现有的规则进行分类，并对各分类进行扩充；对尚不存在的规则进行建立，使转换规则数据库能够适应快速发展的形式化描述语言。介于现有的建模工具需要人工参与，不能实现自动建模，并且整个建模过程对用户是不可见的，如果流程出现错误，用户无法确定异常发生的位置。利用扩充或建立得到的转换规则数据库，对形式化建模语言描述的网络服务交互行为进行自动建模，并选取具有代表性的案例对建立的模型进行验证，证明模型的正确性以及转换规则的正确性。采用前向查找方法对出现异常的环节进行重现和定位，实现建模、验证、定位全自动。
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公开(公告)号：CN102999638A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201310000811.7
申请日：2013-01-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明是一种基于网络群挖掘的钓鱼网站检测方法。对于一个给定的可疑网页，利用爬虫构造与其相关的相关网页集，进而获取可疑网站和它的潜在目标网站，再计算网站的特征签名，通过网站特征签名的相似度计算，判断可疑网站是否为钓鱼网站，如果是，则返回它的目标网站。本发明的目的就是通过检测可疑网页所在的网站是否为钓鱼，检测结束的同时也找到了钓鱼网站的目标网站。钓鱼检测的过程即是目标发现的过程，可疑网站只和与它相关的潜在目标网站做相似性计算，减少了和因特网中与它无关的合法网站之间的比较，提高了钓鱼检测的效率，有效地节约了资源，提高了工作效率。
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