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公开(公告)号：CN110147552A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910431440.5
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于自然语言处理的教育资源质量评价挖掘方法及系统，首先从海量教育评论数据中使用自然语言处理技术挖掘用户评价观点，以 二元组存储。其次，以 为指标结点建立。然后基于教育资源语料库通过神经网络对词向量进行训练，建立词到向量的模型。再对评价对象进行聚类，再按照floyd算法选出中心向量。接着对评价词进行聚类，生成资源评价指标树，选出的中心向量作为评价指标树的结点，最后对评价词进行情感分析并打分输出。解决了基于众筹众创的数字教育评价数据量过大，人工评价方法成本高、难度大、主观性高等问题。
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公开(公告)号：CN104079574B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410311896.5
申请日：2014-07-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是给出一种云环境下基于属性和同态混合加密的用户隐私保护方法，主要用于解决云环境下用户隐私的安全问题。首先用户将自己的信息发送给云服务提供商，由云服务提供商对用户隐私进行分类。其次，用户对不同的类别采用不同的加密方式，即同态加密方式和基于属性的加密方式。用户通过同态加密方式来保证重要隐私信息更难泄露或被人窃取，并且用户可对自己的隐私信息进行运算；通过基于属性的加密方式来保证一定的网络资源与其他用户共享。最后，用户下载密文进行解密。通过这种混合加密的方式，更加保证了用户数据隐私的安全性。同时，方便了用户对自己重要业务数据的操作。另外，加解密的效率也得到了一定的提升。
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公开(公告)号：CN103763363B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410016140.8
申请日：2014-01-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种云存储系统及基于该系统的文件副本部署方法，用于提高云存储中数据的可靠性和可用性，属于分布式计算和云存储技术领域。本发明针对分散式云计算模型的入口服务器节点，根据各服务器节点到入口节点的最小通信代价，以及根据自身的负载波动率所得到的最优路径的带宽流畅度，对整个云计算模型进行分群；然后根据副本的读写比率，对副本进行合理的放置。本发明从整体上降低了网络的通信代价，同时提高了副本可用性。本发明技术方案无论在存储空间利用率上还是在通信代价上相比于传统的副本放置方案有更大的优势。
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公开(公告)号：CN103825779B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201410060472.6
申请日：2014-02-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种云数据中心状态监控方法，属于云计算技术领域。本发明方法首先根据监控对象的不同，预先设定监控对象的整体阈值和监控节点的本地阈值，再为监控节点设置可容忍的累计越界量；当监控节点局部发生状态越界时，监控节点对本地越界值进行积累，直到积累值达到可容忍累计越界量时，向汇聚节点发送本地连续越界的加权平均越界强度等相关数据；汇聚节点以历史轮询的数据为依据，对系统的整体状态进行预测，得到系统空闲值；若接收到的加权平均越界强度超过预测的空闲值，则发起全局轮询，根据轮询结果预测未来的系统使用值，并决定是否触发报警。本发明可以很好的降低状态监控所需的通信消耗，进而从总体上降低云数据中心的资源消耗。
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公开(公告)号：CN105824913A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610147697.4
申请日：2016-03-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2465 , G06F16/2246 , G06F16/24568 , G06F16/285
Abstract: 本发明公开一种基于Storm的决策树分类CVFDT并行化算法，用于高效快速的获取实时流数据,从中提取出隐含的、未知的、潜在的和有用的信息，进行商用。通过Spout产生数据源，通过Bolt对数据进行传递和分析处理，最终构建出一个决策树的分类模型，构建出的模型随着传输数据流的变化而自动更新，更加具有实时性和高效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105578212A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510933758.5
申请日：2015-12-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N21/24 , H04N21/262 , H04N21/63
Abstract: 本发明是给出一种大数据中流计算平台下的点对点流媒体实时监测方法。分布式架构为Hadoop系统，点对点流媒体指的是Flash P2P数据。我们所提出的方法主要用于快速提取Flash P2P流量数据,从中再提取出隐含的、未知的、潜在的和有用的信息，使分析出的数据更加具有时效性，主要是用于解决将FLASH P2P迅速从巨大的总流量中快速实时分离出来这个问题，只有将FLASH P2P流量分离出来才能快速找到该隐含的信息，进行商用。通过HDFS存储实时数据，Mapreduce程序根据处理能力处理数据，对所有的数据进行两次map，筛选出符合要求的数据，其他数据则被删除。对数据进行reduce时，因为不需要做别的处理，可以直接整合输出。
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公开(公告)号：CN102799512B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201210228963.8
申请日：2012-07-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于向量自回归的云计算中虚拟机监控方法是一种新型的监控方法。由于云计算中虚拟机监控的特殊性监控的数据量较为庞大，采用周期性监控会对监控系统造成巨大的压力，我们采用更节省资源的“拉”模式的监控，但是具体什么时候采集数据，需要智能的判断，不但增加了实时性，而且也减少系通的资源压力，基于VAR的云计算中虚拟机监控，即做到实时性的监控，又提高了资源的利用率。该模型能够根据以往的数据模型建立新的回归方程，来对下一个周期的资源数据做出预测，根据这些预测值配合“拉”模式进行模拟数据的采集。这种算法增加了资源监控的自适应性和实时性。
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公开(公告)号：CN102780769B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210229227.4
申请日：2012-07-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于云计算平台的容灾存储模型，该模型，在部署时可以降低对网络带宽和节点存储容量的要求；同时，当数据节点中P个数据节点同时出现故障时，仍能很好很快地实现数据的恢复，极好地保障了数据的完整性。其原理是当用户上传的数据比较大时，先将数据进行一定程度的分割，再将分割后的数据块交叉存储在数据节点上。运用这种方式实现的存储，允许节点集群中P个节点同时出现故障，即在集群中P个节点同时出现故障的情况下，仍可以保证用户数据的完整性，同时恢复的速度比目前主流的全副本放置模型要快许多。其中P为一小于节点数目的常数。
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公开(公告)号：CN104079574A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410311896.5
申请日：2014-07-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是给出一种云环境下基于属性和同态混合加密的用户隐私保护方法，主要用于解决云环境下用户隐私的安全问题。首先用户将自己的信息发送给云服务提供商，由云服务提供商对用户隐私进行分类。其次，用户对不同的类别采用不同的加密方式，即同态加密方式和基于属性的加密方式。用户通过同态加密方式来保证重要隐私信息更难泄露或被人窃取，并且用户可对自己的隐私信息进行运算；通过基于属性的加密方式来保证一定的网络资源与其他用户共享。最后，用户下载密文进行解密。通过这种混合加密的方式，更加保证了用户数据隐私的安全性。同时，方便了用户对自己重要业务数据的操作。另外，加解密的效率也得到了一定的提升。
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公开(公告)号：CN104008138A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410192981.4
申请日：2014-05-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30752 , G06F17/30867
Abstract: 本发明是一种个性化音乐推荐方案。针对传统音乐推荐的盲目性和机械性的问题，利用数据挖掘技术，有层次的将用户细分，根据用户的历史记录，分析出各种不同的需求。同时与社交网络相结合，根据用户所喜爱的音乐和讨厌的音乐对用户进行聚类，并对每个用户生成兴趣倾向标签，推荐用户将相邻用户加为好友，并且随着用户兴趣的变化同步改变好友。然后以好友圈为数据集，采用关联规则推荐，使得推荐更加精确高效。同时运用云计算技术，以解决海量的音乐信息和用户数据，具有良好的拓展性。
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