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公开(公告)号：CN104536996B
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201410769068.6
申请日：2014-12-12
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种同构环境下计算节点异常检测方法，包括以下步骤：步骤1，将节点数据转换为标准形式；步骤2，提取特征数据；步骤3，采用cell‑based算法自动检测异常点。本发明提供计算节点异常检测方法，能够采用无指导的学习方法自动获取动态变化的异常检测阈值，能更好地适应异常频繁改变的场景，能够迅速地处理和分析从大型系统中采集到的节点信息，从而可以迅速地检测到同构环境下异常的计算节点。
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公开(公告)号：CN103561047A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310328657.6
申请日：2013-07-31
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于兴趣群组的P2P网络信任云模型计算方法。本发明由兴趣群组划分及其消息传递过程、信任云构建过程和节点信任度评价过程构成。兴趣群组划分及其消息传递过程是根据每个群的兴趣把网络划分为不同群组，并分别确定组内、组间节点的消息传递方式；信任云构建过程是通过云模型的三个数字特征，即期望、熵和超熵来表达节点信任关系，构建由直接信任云和推荐信任云组成的综合信任云；节点信任度评价过程是通过优先考虑直接经验的信任值计算方法评估节点综合信任值。本发明的方法不仅解决了P2P网络中过多的消息传递以及因兴趣不对称难以建立直接信任关系的问题，而且能降低节点获得不可靠推荐信息的风险。
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公开(公告)号：CN101201801B
公开(公告)日：2010-12-29
申请号：CN200610098300.3
申请日：2006-12-11
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种视频点播系统的分级存储管理方法。其首先随机地将所有点播的视频数据中的20％存在一级高速磁盘阵列存储设备上；在另外的80％视频数据中，其30％的数据存储在二级的DVD光盘库上，其70％的数据存储在三级的磁带库中；在视频点播系统初始化时间段内，对视频数据进行数据迁移管理；系统初始化时间段后对视频数据进行最小加权周期频率数据迁移管理。本发明大大提高视频点播的节目在高速存储设备上点播命中率，可以提高系统提供服务的相应速度，在性能和硬件价格间作出最好的平衡。
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公开(公告)号：CN112784602B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202011395972.7
申请日：2020-12-03
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/951 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于远程监督的新闻情感实体抽取方法，包括：爬取官方新闻网站新闻预料并缓存至本地仓库；对爬取的新闻语料进行预处理，获得切分成句的新闻预料；构建关键实体知识库，根据知识库对切分成句的新闻预料进行自动标注；利用标注了的新闻预料对情感句抽取模型进行训练使其具备对输入句子进行自动情感判断的能力；利用抽取出的情感句，将情感句作为情感实体抽取模型的训练集进行训练；爬取新闻语料并切分成句，将切分成句的新闻语料输入训练好的情感句抽取模型抽取情感句，并将抽取的情感句输入训练好的情感实体抽取模型，获得情感实体。本发明采用远程监督的方式为大量样本生成带噪声的数据集供模型训练，提高了模型训练的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112784602A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011395972.7
申请日：2020-12-03
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/951 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于远程监督的新闻情感实体抽取方法，包括：爬取官方新闻网站新闻预料并缓存至本地仓库；对爬取的新闻语料进行预处理，获得切分成句的新闻预料；构建关键实体知识库，根据知识库对切分成句的新闻预料进行自动标注；利用标注了的新闻预料对情感句抽取模型进行训练使其具备对输入句子进行自动情感判断的能力；利用抽取出的情感句，将情感句作为情感实体抽取模型的训练集进行训练；爬取新闻语料并切分成句，将切分成句的新闻语料输入训练好的情感句抽取模型抽取情感句，并将抽取的情感句输入训练好的情感实体抽取模型，获得情感实体。本发明采用远程监督的方式为大量样本生成带噪声的数据集供模型训练，提高了模型训练的效率。
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公开(公告)号：CN108170834A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810029027.1
申请日：2018-01-12
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出了一种移动目标关联共现模式的确定方法，包括以下步骤：步骤1、对移动目标的活动数据进行划分得到活动数据集；步骤2、依据改进的PrefixSpan算法，计算单个移动目标的频繁活动模式；步骤3、计算两两目标间的共现强度；步骤4、根据用户筛选条件，确定两两目标间的共现模式。本发明的移动目标关联共现模式的确定方法，借鉴关联挖掘相关算法，提供一种综合考虑移动目标自身频繁模式和目标间共现强度的关联共现模式的确定方法，且结果具有较高的可信度。
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公开(公告)号：CN103200096B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310078568.0
申请日：2013-03-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/803
Abstract: 本发明针对复杂网络路由优化问题，公开了一种复杂网络中避免关键节点的启发式路由方法。本发明在保持原有网络连接不变的基础上，在最短路径路由的基础上，通过改变连接关键节点的边的权重，降低网络中最大节点介数，使流量负载在关键节点和非关键节点之间重分布，降低关键节点的流量。采用本发明的方法，能提供更大的网络容量、更接近最短路径的路由长度以及在负载攻击下更高的传输性能，有效缓解了网络的拥塞状况，对因关键节点的拥塞而引起的“级联失效”起到较好的防御作用。
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公开(公告)号：CN104268003A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410523490.3
申请日：2014-09-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供一种适用于虚拟机动态迁移的内存状态迁移方法，包括以下步骤：步骤1，以一个固定的时间间隔定期收集源主机中内存脏页历史数据，记录每个页面被改写的次数以及最近N次的观察状态值；步骤2，识别源主机的空闲内存页，向选定的目标主机发送迁移请求；步骤3，迭代拷贝；步骤4，停机拷贝阶段。本发明提供的内存状态迁移方法，拷贝效率高、总迁移时间短、停机时间短、迁移数据量小。
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公开(公告)号：CN103984867A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410214809.4
申请日：2014-05-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种上下文感知的虚拟机监视器衰退分析方法，包括以下步骤：步骤1，关键衰退因子识别过程；步骤2，负载状态划分过程；步骤3，上下文感知的衰退预测模型构建过程；步骤4，自适应的衰退分析过程。本发明的目的在于以基于虚拟化技术的计算系统为研究对象，采用基于度量的方式，提供一种上下文感知的虚拟机监视器衰退分析方法用于诊断虚拟机监视器的性能异常，具备较高的检测率和较低的误警率。
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