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公开(公告)号：CN115827228A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211537162.X
申请日：2022-12-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/50 , G06F16/9032
Abstract: 本发明公开了一种多端软服务机器人对话状态迁移方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、对话状态要素构建；步骤S2、对话日志设计；步骤S3、状态触发机制设计；步骤S4、状态相关对话流程扩充；步骤S5、对话状态存储。本发明能够将对话抽象为可在不同端设备传输的文件，实现对话流程的抽象化，使得将未完成的对话流程进行传输变为可能，让对话伴随着场景进行转移，使得一个未完成的对话流程可以在任何时间属于同一用户任何场景下的设备中随时随地被唤醒并继续，实现各个端对同一个对话的同步，保持对话长任务在多个端设备之间的连续进行。
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公开(公告)号：CN110134878B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN201910407619.7
申请日：2019-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于用户偏好与服务变化双向感知的移动服务推荐方法，所述方法如下步骤：部署数据采集系统，定时采集移动服务的前端数据并处理，生成服务的新增与退出、服务的受欢迎度以及服务的更新功能集合信息；收集用户的移动服务使用记录，计算各个移动服务的活跃度，形成用户的移动服务轨道数据；构建TRACK_DATA与UDATEFUNCTION_HISTORY之间的关系模型；根据CURRENT用户的移动服务轨道数据，预测用户期望的更新功能更集合，并从CURRENT时间段内监控的移动服务中选择契合用户期望的移动服务推荐给用户。该方法能实现用户偏好与服务变化的双向感知，并根据感知结果进行精准的移动服务推荐。
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公开(公告)号：CN113553494A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010334925.5
申请日：2020-04-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于面向功能服务模式的服务组合方法。步骤1：面向功能服务模式建立挖掘算法，历史记录中有大量为满足已有用户需求所构建的服务组合方案，找到这些服务解决方案中有价值的流程片段；步骤2：基于模式的相关服务正向搜索策略，与输入参数相关的单独服务，也包括相关的面向功能服务模式，从而建立完成由输入参数到输出参数转换的服务流程；步骤3：最优服务解决方案的反向启发式搜索策略，通过反向启发式搜索策略对该服务网络进行优化。本发明克服现有技术没有考虑领域先验知识的缺点，弥补了服务组合领域中利用已有部分服务解决方案片段进行服务组合的空白。
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公开(公告)号：CN111898928B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010833133.2
申请日：2020-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/06 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/169 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向时空界的多方服务价值‑质量‑能力指标对齐方法，该方法分为两部分：面向领域特征的多参与者服务价值‑质量‑能力评价指标语义对齐和面向时空界特征的多参与者服务价值‑质量‑能力评价指标量化方式对齐。本发明并不依赖于本体的建设，而是利用自然语言处理常用的手段抽取指标定义和解释的语句中包含的关键词汇，借助公共词典和领域词典中包含的词汇信息和语素关系挖掘不同指标间的相关关系。在量化方式对齐方面，本发明总结了多参与者在协作过程中导致量化方式不一致的因素，并从时空界的角度考虑多维服务实现环境下指标具体取值与实际要表达的服务等级之间的映射关系，实现指标量化方式对齐。
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公开(公告)号：CN112732251A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011564995.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F8/38 , G06F16/958
Abstract: 本发明公开了一种面向服务互联网的服务价值网的半自动化生成方法。步骤1：根据先验知识构建抽象层价值网；所述抽象层价值网包括巨头节点、其他服务参与者和之间的价值交换关系；步骤2：根据巨头节点网站内的HTML文件中的信息通过计算自动生成节点，即服务参与者具体实例；步骤3：通过步骤2生成的节点与其对应价值的价值交换关系；步骤4：对步骤2和步骤3所得到的服务参与者具体实例和价值交换关系进行人工矫正；步骤5：基于步骤4中人工矫正过的价值交换关系，最终生成实例层面价值网。提高获取服务价值的效率并且给出一些针对服务价值的具体分析方法，根据整个服务体系中价值层面出现的一些缺陷与不足提出相应的优化及创新方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111159427A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911399693.5
申请日：2019-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于众包的知识图谱构建方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤S1、创建图空间；步骤S2、创建用户模式并进行模式匹配和融合；步骤S3、上传资源；步骤S4、图谱构建。所述系统包括图空间模块、用户模式模块、资源模块、图谱构建模块、图数据库容器集群管理模块。本发明采用基于众包的知识获取方法，用户可以根据自己的需求提供资源，添加到知识图谱中，解决知识图谱的资源获取问题。本发明提出一种基于OWL的模式，对异构资源进行描述，从元模型上控制其异构性，使得通过该方法构建的知识图谱可以更容易地进行融合。本发明实现知识应用的操作接口，所述操作接口提供对知识图谱的搜索能力和推理能力。
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公开(公告)号：CN119788702A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411987177.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/10 , H04L67/568 , H04L67/5682 , H04W4/38 , H04W28/084 , H04W28/20 , H04W28/18 , H04W28/14 , H04L41/16
Abstract: 融合AoI与内在激励的MEC系统多智能体协作框架，属于云计算与边缘计算技术领域。方法如下：端侧异构资源生成和边缘移动决策；通信链路建模；异构资源采集与AoI阈值限制；异构年龄敏感优化问题；MDP制定外部奖励函数和内在奖励函数；异构多智能体Actor‑Critic构建与功能分析；基于局部信息识别的内在奖励。本发明通过MEC将计算能力延伸至网络边缘，提高数据处理的实时性和降低延迟。引入AoI概念来衡量数据新鲜度，通过优化资源管理和调度策略，实现资源的高效利用和满足动态数据需求。提出了多智能体深度强化学习策略，确保数据的新鲜性和提升设备间的协作效率。
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公开(公告)号：CN114936128B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210502872.2
申请日：2022-05-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明公开了一种基于运行态数据分析的微服务架构异味检测评估方法及系统，属于计算机服务技术领域，其中，该方法包括：收集预设微服务系统的静态服务信息、部署结构以及运行态数据；对静态服务信息、部署结构和运行态数据进行处理，以检测出预设微服务系统中存在的架构异味；计算架构异味进行响应时间腐化程度、Mem腐化程度和CPU腐化程度；根据架构异味和其造成的质量腐化程度进行可能性综合评估，以给出现阶段架构异味的优化方案。该方法能够减少开发人员人为操作次数，并优化微服务系统设计使其适应现阶段的运行环境，以优化微服务系统运行态下的运行质量。
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公开(公告)号：CN119312008A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411343841.2
申请日：2024-09-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 复杂多方协作服务的价值与质量冲突消解方法，属于计算机服务技术领域。所述方法包括以下步骤：步骤S1：多方协作服务中的价值冲突建模；步骤S2：基于大型语言模型微调的协商代理；步骤S3：协商意愿感知和计算方法；步骤S4：建立复杂多方协作服务价值冲突协商框架。本发明针对复杂多方协作服务的特性，剖析其复杂性，通过价值建模，将价值冲突转化为可求解的最大化共识水平问题，将多方协作服务的价值与质量冲突转化为服务协商问题，协助多参与方完成复杂多方协作服务的服务质量参数设计。本发明构建了一种基于大模型代理的自动化协商框架，通过利用大型语言模型微调协商代理，帮助多参与方完成协商对话、策略学习、对手建模等过程，协助完成协商。
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公开(公告)号：CN118964006A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410975156.5
申请日：2024-07-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种边端环境下面向能耗优化的多设备多神经网络应用拆分推理方法，属于计算机服务技术领域。该方法旨在解决工业互联网中深度神经网络模型在端设备上推理的能耗问题。通过对边端环境和DNN模型精细化建模，结合遗传算法和贪心策略，生成DNN分区与卸载策略和资源分配方案，在成本和最大端到端延迟约束下实现最小化端设备功耗的目标。该方法支持大规模数量的端设备，且每个端设备上可部署多个不同复杂DNN模型，通过精细化的资源分配和任务调度，能够在成本约束下充分利用环境中的多个边缘服务器。本发明为工业互联网领域的DNN模型推理提供了一种能耗优化的解决方案，推动IIoT系统的智能化发展。
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