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公开(公告)号：CN105069741B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510567387.3
申请日：2015-09-07
Applicant: 值得看云技术有限公司 , 重庆大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种损坏图像非负隐特征提取装置和方法，接收模块，用于接收服务器采集的损坏图像数据，并指示数据模块对接收的损坏图像数据进行存储；数据模块，用于存储由接收模块接收的损坏图像数据，以及提取的非负隐特征；图像数据存储单元用于存储服务器收集的损坏图像数据；非负隐特征存储单元用于存储装置提取的非负隐特征，以备用；特征提取模块，用于执行损坏图像非负隐特征提取过程，并将提取的非负隐特征存入数据模块中的非负隐特征存储单元，本发明专门作用于损坏图像数据，能够进行符合统计规律的、准确度高、复杂度低的非负隐特征提取，以解决针对现代大型复杂系统中的损坏图像。
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公开(公告)号：CN106201847A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610512166.0
申请日：2016-06-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F11/34
CPC classification number: G06F11/3433
Abstract: 本发明公开了一种考虑云平台主机性能衰减的任务分配方法，涉及云计算系统控制领域，包含如下步骤：首先，监控各个主机并采集其性能信息；其次，评估主机当前性能与负载，评估各主机性能衰减程度；然后，根据主机性能衰减度生成新任务分配方案；最后，对新到达任务自动分配主机；此外本发明还公开了基于上述方法的一种考虑云平台主机性能衰减的任务分配装置以及包含该装置的系统。本发明在进行新任务分配调度时，评估了各主机的性能衰减程度和预期积压任务数量，避免将新任务分配给性能衰减度高、积压任务多的主机，使任务调度方案更合理。
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公开(公告)号：CN103235893B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310162681.7
申请日：2013-05-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开一种用户-商品点击率自适应预测方法和装置，涉及计算机数据处理领域，本发明采用一种通过规约矩阵因式分解，基于增量用户-商品点击率统计数据，对不断变化的用户-商品点击行为规律进行自适应的统计分析，以确定在当前时间点，符合已知用户-商品点击数据的用户行为规律，从而建立自适应的用户-商品点击率模型，使用用户-商品点击率模型产生未知用户-商品点击率的预测数据。能够根据用户行为的变化对用户-商品点击率模型进行自适应、计算代价较小的调整，从而提供自适应的用户-商品点击率预测结果，提高对用户行为规律变化进行反映的实时性。
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公开(公告)号：CN105069741A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510567387.3
申请日：2015-09-07
Applicant: 深圳市万佳安物联科技股份有限公司 , 重庆大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种损坏图像非负隐特征提取装置和方法，接收模块，用于接收服务器采集的损坏图像数据，并指示数据模块对接收的损坏图像数据进行存储；数据模块，用于存储由接收模块接收的损坏图像数据，以及提取的非负隐特征；图像数据存储单元用于存储服务器收集的损坏图像数据；非负隐特征存储单元用于存储装置提取的非负隐特征，以备用；特征提取模块，用于执行损坏图像非负隐特征提取过程，并将提取的非负隐特征存入数据模块中的非负隐特征存储单元，本发明专门作用于损坏图像数据，能够进行符合统计规律的、准确度高、复杂度低的非负隐特征提取，以解决针对现代大型复杂系统中的损坏图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104753718A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510087331.8
申请日：2015-02-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非负聚合的缺失服务吞吐率补足方法和装置，包括：S1，接收模块接收服务器采集的历史数据，对接收该历史数据进行存储；S2，数据模块存储历史数据，存储训练模块所训练的聚合数据；S3，训练模块构造补足模型，将补足模型进行非负聚合数据的构造，将构造完成的非负聚合数据发送到数据模块存储；S4，接收数据模块中存储的构造完成的非负聚合数据，对服务器上的缺失服务吞吐率的用户发送指令进行补足。本发明专门作用于海量服务吞吐率历史数据，能够对用户调用服务的吞吐率进行基于统计规律的、准确的补足，以解决针对现代大型复杂系统中的海量服务吞吐率历史数据，进行准确度高、执行复杂度低的缺失服务吞吐率补足问题。
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公开(公告)号：CN104636486A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510087359.1
申请日：2015-02-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出了一种基于非负交替方向变换的用户特征抽取方法及抽取装置。抽取装置，包括数据接收模块、数据存储模块和执行模块，其中，所述数据接收模块与数据存储模块连接，数据接收模块用于接收服务器采集的用户行为统计数据，并将所接收的服务器采集的用户行为统计数据传递给数据存储模块进行存储，所述数据存储模块与执行模块相连接，执行模块执行服务器发送的进行用户特征抽取的指令，并将抽取的用户特征数据存入数据存储模块中。本发明直接作用于用户行为统计矩阵中的已知数据集合，能够处理具备大量缺失值的、极端稀疏的用户行为统计矩阵，收敛速度快，数据还原准确度高，能够解决大数据处理环境中的用户特征抽取问题。
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公开(公告)号：CN102739469B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201210168757.2
申请日：2012-05-28
Applicant: 重庆大学 , 成都国科海博计算机系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于增量稳态分析的Web服务响应时间预测方法，属于软件性能预测的领域，按照固定单位时间间隔获取网络服务响应时间的一系列测量值的序列，然后定义和计算了观测窗口响应时间增量类，并计算类之间的转换概率矩阵，而后基于转移概率矩阵计算响应时间增量的稳态分布概率，最后以t时刻的响应时间测量值加上计算增量期望值从而获得t+1时刻的响应时间的预测值，该方法避免了传统的Web预测模型和方法中过于依赖SLA规范和假设参数恒定不变的不足，能为WEB服务可信性研究提供模型支撑和分析手段。
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公开(公告)号：CN103778329A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410013757.4
申请日：2014-01-13
Applicant: 成都国科海博信息技术股份有限公司 , 重庆大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种构造数据补足值的方法，应用于一电子设备中，所述方法包括：所述电子设备获得用户-项目行为数据；基于所述用户-项目行为数据，计算项目邻居关键度；将所述项目的邻居集划分为固定最近邻居集和采样邻居集；构造最近邻采样聚合；基于所述固定最近邻居集和所述最近邻采样聚合对应的邻居关键度，以及所述用户-项目行为数据，构造对于缺失所述用户-项目行为数据的补足值，解决了现有技术中现有基于K近邻的协同过滤模型存在准确度无法提高的技术问题，实现了在进行缺失行为值的补足时准确度和覆盖率都有较大提升的技术效果。
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公开(公告)号：CN102739469A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210168757.2
申请日：2012-05-28
Applicant: 重庆大学 , 成都国科海博计算机系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于增量稳态分析的Web服务响应时间预测方法，属于软件性能预测的领域，按照固定单位时间间隔获取网络服务响应时间的一系列测量值的序列，然后定义和计算了观测窗口响应时间增量类，并计算类之间的转换概率矩阵，而后基于转移概率矩阵计算响应时间增量的稳态分布概率，最后以t时刻的响应时间测量值加上计算增量期望值从而获得t+1时刻的响应时间的预测值，该方法避免了传统的Web预测模型和方法中过于依赖SLA规范和假设参数恒定不变的不足，能为WEB服务可信性研究提供模型支撑和分析手段。
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