基于传播加速度的微博传播流行度预测方法及装置

    公开(公告)号:CN109981343A

    公开(公告)日:2019-07-05

    申请号:CN201910119940.5

    申请日:2019-02-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于传播加速度的微博传播流行度预测方法及装置,所述方法包括:确定微博消息m的目标时间Tt;将各个时间片的加速度Ai的加权算数平均值作为t0~Tr的传播加速度;在SH模型的基础上增加所述传播加速度的特征,构建二元线性回归预测模型;确定微博相对活跃强度,得到相对流行度N*(Tr)和相对传播加速度A*(Tr);将相对流行度N*(Tr)和相对传播加速度A*(Tr)替代所述二元线性回归预测模型中的N(Tr)和A(Tr),得到新的预测模型UAPA,并基于所述预测模型UAPA对微博传播流行度进行预测。

    基于接触概率的信息传播模型实现方法及装置

    公开(公告)号:CN109816544A

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201910119279.8

    申请日:2019-02-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于接触概率的信息传播模型实现方法及装置,所述方法包括:将微博用户节点划分为四类节点,其中,所述四类节点具体包括:从未接触过信息的S节点、接触到信息但还未转发的C节点、接触到信息决定转发使自己具备传播能力的I节点、以及接触到信息选择忽略的R节点;确定所述四类节点之间的状态转换规则,并基于所述状态转换规则确定信息传播模型。

    一种前缀掩码的五元组关键字匹配方法及装置

    公开(公告)号:CN118427408A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410890093.3

    申请日:2024-07-04

    Abstract: 本发明涉及网络数据处理领域,尤其涉及一种前缀掩码的五元组关键字匹配方法及装置,方法包括:加载作为匹配规则的五元组以及五元组对应的掩码信息;对掩码信息进行预处理,得到目标五元组;基于目标五元组,构建至少一个字典树;通过对至少一个字典树对应的数据包进行解析,生成目标五元组信息;基于目标五元组信息,对待匹配的关键字进行查询,生成匹配结果。应用本方法,通过对掩码信息进行预处理,可有效节省字典树的存储空间;基于目标五元组构建至少一个字典树中,实现了字典树的掩码匹配功能,提高了匹配效率;在命中数组的方式中保留匹配标记,最终实现对匹配结果的批量返回,有利于提高匹配效率与掩码匹配的灵活性。

    一种用户上网行为画像构建方法、系统、以及装置

    公开(公告)号:CN117807420A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311505594.7

    申请日:2023-11-13

    Abstract: 本发明涉及一种用户上网行为画像构建方法,该方法包括:对用户上网行为日志进行预处理,生成用于构建用户上网行为画像的特征数据集;基于预设的用户画像标签体系中,对用户标签和用户标签对应的特征数据的确定,将特征数据集中的特征数据进行划分,得到自然属性特征数据集和行为属性特征数据集;根据自然属性标签的标签规则,对自然属性特征数据集中的特征数据进行统计,生成用户自然属性画像;根据行为属性标签,对行为属性特征数据集中的特征数据进行划分,生成用户上网行为,并基于目标算法对用户不同上网行为对应的特征数据进行处理,生成用户行为属性画像;根据自然属性画像和行为属性画像,生成全面、准确的用户行为画像。

    一种用于数据中心动力环境监控的动态预警方法及装置

    公开(公告)号:CN109491289A

    公开(公告)日:2019-03-19

    申请号:CN201811358588.2

    申请日:2018-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种用于数据中心动力环境监控的动态预警方法及装置,本发明先对时间序列进行预处理,去除异常值并保证数据对齐,再对预处理后的时间序列进行分解,提取其中的趋势项,季节项和随机波动项。通过分别对趋势项、季节项和随机波动项进行参数估计,建立时间序列预测模型,并利用该预测模型对关键指标的未来运行状态进行预测。基于故障判别规则来自动识别是否会发生故障以及是否推送预警。最后通过定期更新以上步骤,实现数据中心动力环境监控的动态预警。从而使得运维人员能在故障实际发生前采取相应的应急措施,避免故障的发生。

    一种基于时间序列预测模型的告警阈值设定方法及装置

    公开(公告)号:CN108921355A

    公开(公告)日:2018-11-30

    申请号:CN201810752508.5

    申请日:2018-07-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列预测模型的告警阈值设定方法及装置,包括:获取待设监控指标的时序监控数据;确定时序监控数据中每一个时间单位下的最大值和最小值,以生成最大值序列和最小值序列;创建最大值序列和最小值序列的时间序列预测模型;利用最大值序列和最小值序列的时间序列预测模型预测待设监控指标在未来q个时间单位的变化情况,以获得最大值预测序列和最小值预测序列;根据确定的待设监控指标告警阈值的初始阈值及最大值预测序列和最小值预测序列获取告警阈值的告警区间序列。本发明可实现数据中心基础设施监控数据告警阈值的自适应设定,有助于提高数据中心基础设施的运营效率。

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