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公开(公告)号：CN116051229A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211650426.2
申请日：2022-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06F18/24 , G06F16/23
Abstract: 本发明请求保护一种基于标签的关联规则的商品推荐方法，包括以下步骤：①扫描目标事务数据库D，将事务数据库D按标签分类，分成(D1，D2…Dn)，形成数据库D'。②根据D'产生候选1‑项集C1。再由最小支持度MS，从候选1‑项集C1产生频繁项集L1，将不满足MS的项从数据库删除，压缩事务数据库形成事物数据库D”。③将D”中的每个事务数据库(D1，D2…Dm)分别产生对应的频繁项集。④将Step2和Step3分别产生的频繁项集组合生成对应的频繁树，产生对应的频繁项集。⑤重复Step 4，直至不再产生频繁项集。⑥算法结束，输出所有频繁项集的组合。
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公开(公告)号：CN116049393A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211650414.X
申请日：2022-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/253 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明请求保护一种基于图卷积神经网络(GCN)的方面级文本情感分类方法，包括以下步骤：①预处理：给定句子‑方面对的文本信息，使用BERT作为句子编码器来提取隐藏的上下文表示，生成隐藏状态向量②将句子的隐藏状态向量分别输入语法GCN模块和语义GCN模块进行特征学习③采用BiAffine模块实现有效的信息流，即交换语法和语义特征。④在语法GCN和语义GCN模块的方面节点上应用平均池化和连接操作，得到最终的特征表示，实现面向方面级情感分类。
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公开(公告)号：CN113038118A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202011423524.3
申请日：2020-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于大数据环境下的视频QoE预测系统及方法。包括视频流采集预处理模块：用于通过多媒体数据中心下载大规模视频流数据，经过过滤层筛选出视频流数据包，同时对捕获的数据包进行特征提取；特征选择及数据分析模块：采用Spark并行集成特征选择算法进行视频流特征提取；筛选出优质性能指标；通过设置评估标准的阈值来判断类别相关，经过特征选择算法不断筛选删除冗余集合，获得特征指标集合；视频QoE预测模块：用于将特征指标集合作为小波神经网络的输入，并添加权值向量进行误差修正，经过激活函数得到的结果即为视频QoE预测的结果。本发明在计算速度和处理大规模网络流量效率等方面有着显著提升，最终提高用户观看视频的QoE体验。
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公开(公告)号：CN112671633A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011387360.3
申请日：2020-12-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于BP神经网络预测的二分探测心跳间隔系统及方法，包括：网络特征数据获取模块，用于从现有的一些公开数据集获取，或者通过WireShark在内的抓包软件对数据进行获取；网络拥塞程度预测模块，用于利用BP神经网络预测模型进行预测，将当前网络的一些衡量网络拥塞程度指标的数据参数作为BP网络预测模型的输入，将带宽占用率作为BP网络预测模型的输出，并且作为衡量网络拥塞程度的唯一指标；心跳间隔动态调整模块，根据网络拥塞程度预测模块预测的结果，利用二分法动态的调整客户端给服务器发送心跳包的时间间隔，本发明通过BP神经网络预测模型结合二分探测动态地寻找当前网络环境下的最优心跳来维持所需的长连接。
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公开(公告)号：CN112579887A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011387364.1
申请日：2020-12-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06Q30/06
Abstract: 本发明请求保护一种基于用户评分预测用户对项目属性偏好的系统及方法，其包括：显性用户偏好相似度计算模块、隐性用户偏好相似度计算模块及预测模块，其中显性用户偏好相似度计算模块通过用户‑项目‑属性三分图表示用户对项目属性的偏好，计算显性用户在属性偏好上的相似性；隐性用户偏好相似度计算模块，用于结合知识图谱从用户历史交互项目出发，沿着知识图谱有向传播能很好的刻画出用户的隐藏偏好，计算出用户在隐藏偏好上的相似性；预测模块，用于通过线性拟合得到最终的用户相似性，通过用户相似性得到指定用户的最近邻邻居后通过评分预测公式来预测用户对未评分项目的评分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102595648B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201110458686.5
申请日：2011-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种新的IEEE802.15.4标准中的CSMA/CA接入机制优化方法。包括分析阶段、决策阶段、执行阶段。本发明仍然保留了CSMA/CA中macMinBE的初值，但是通过一定数量的信标帧间隔内每个节点争用网络流量的多少来动态调整退避指数macMinBE，使得传感器节点能够根据网络的状况动态的选择一个合适的退避范围。经过这种优化，macMinBE更能准确反映当前网络状况，平衡节点间的网络使用权。因此提高了节点的网络公平性，提高了网络吞吐量并降低了网络负载。仿真结果表明，本发明中具有自适应调整能力的二进制指数退避BEB算法的优化方法比原有的IEEE802.15.4中的BEB算法在网络输入业务量比较大的情况下，能明显提高网络吞吐量，降低网络工作负载。
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公开(公告)号：CN102595396A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210019451.0
申请日：2012-01-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W12/04
Abstract: 本发明提供了一种使用WAPI来保证隧道直接链接链路（TDLS）安全通信的方法。站点（STA）分别与接入点（AP）建立由WAPI提供的安全链路，保证每个STA的安全认证，当两个站点之间需要建立TDLS链路时，创建TDLS的STA首先发送一个TDLS请求，其中包括自己的信息和WAPI信息元素，对端STA收到TDLS请求后，将根据协商中的密钥套件生成一个密钥并保存（此密钥产生两个子密钥，一个用于保证TDLS设置帧的安全通信，一个用于保证TDLS链路的安全通信），然后发送一个附上自己信息的TDLS响应，TDLS初始STA收到TDLS响应后，同样生成一个密钥（密钥也生成两个子密钥，而且和TDLS响应STA生成的密钥相同），并发送一个TDLS确认。最终两个STA将生成相同的密钥保证TDLS链路上数据的安全。
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公开(公告)号：CN116260616A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211655516.0
申请日：2022-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , H04L41/40 , G06N3/0442
Abstract: 本发明请求保护一种SDN(软件定义网络)环境下基于深度学习的入侵检测方法。对于流经SDN网络的流量信息，控制器会以固定的速率去轮询交换机中的流表从而对流量信息进行统计，然而轮询固定时间过长会导致无法及时的获取网络流量信息进而影响网络入侵检测的判断，时间过短会导致控制器的负载过大。本发明提出了一种基于源IP地址Renyientropy(雷尼熵)变化的自适应网络流量采样方法，用于采集SDN网络中的流量数据，针对入侵检测，提出了一种SAE‑GRU(稀疏自编码‑循环门单元神经网络)相结合的入侵检测模型用于识别异常网络流量。当流量被判断为异常流量，控制器该异常流量下发流表丢弃。本发明能够有更加实时准确的收集SDN网络流量信息，识别网络中的异常流量。
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公开(公告)号：CN113038118B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202011423524.3
申请日：2020-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于大数据环境下的视频QoE预测系统及方法。包括视频流采集预处理模块：用于通过多媒体数据中心下载大规模视频流数据，经过过滤层筛选出视频流数据包，同时对捕获的数据包进行特征提取；特征选择及数据分析模块：采用Spark并行集成特征选择算法进行视频流特征提取；筛选出优质性能指标；通过设置评估标准的阈值来判断类别相关，经过特征选择算法不断筛选删除冗余集合，获得特征指标集合；视频QoE预测模块：用于将特征指标集合作为小波神经网络的输入，并添加权值向量进行误差修正，经过激活函数得到的结果即为视频QoE预测的结果。本发明在计算速度和处理大规模网络流量效率等方面有着显著提升，最终提高用户观看视频的QoE体验。
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公开(公告)号：CN112671633B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202011387360.3
申请日：2020-12-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L51/04 , H04L41/147 , H04L43/0882 , H04L43/10 , H04L43/0852 , H04L43/0888 , H04L43/0829 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于BP神经网络预测的二分探测心跳间隔系统及方法，包括：网络特征数据获取模块，用于从现有的一些公开数据集获取，或者通过WireShark在内的抓包软件对数据进行获取；网络拥塞程度预测模块，用于利用BP神经网络预测模型进行预测，将当前网络的一些衡量网络拥塞程度指标的数据参数作为BP网络预测模型的输入，将带宽占用率作为BP网络预测模型的输出，并且作为衡量网络拥塞程度的唯一指标；心跳间隔动态调整模块，根据网络拥塞程度预测模块预测的结果，利用二分法动态的调整客户端给服务器发送心跳包的时间间隔，本发明通过BP神经网络预测模型结合二分探测动态地寻找当前网络环境下的最优心跳来维持所需的长连接。
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