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公开(公告)号：CN104317831B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410529714.1
申请日：2014-10-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种在线社交网络中基于用户行为演化的福利精准投放技术，包括以下步骤：定义在线社交网络服务中所有用户的决策信息和评估信息；然后构建在线社交网络服务的用户行为演化模型；获取用户社交网络结构和有限的福利资源数目以及福利投放的时间；计算说服非本在线社交网络服务用户采用本在线社交网络服务所需要投放的福利资源大小；计算非本在线社交网络服务用户采用本在线社交网络服务所能产生的潜在价值；将用户的潜在价值进行排序，由高到低选择用户进行福利投放。本发明考虑了用户的行为演化特点，避免以往的影响最大化决策仅仅激活节点状态，忽略行为演化过程的局限性。
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公开(公告)号：CN104378412A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410546682.6
申请日：2014-10-15
Applicant: 东南大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/1027 , H04L67/1097
Abstract: 本发明提供了一种云环境下意识到用户周期性资源需求的动态负载均衡方法，所要解决的技术问题是：云环境下的负载均衡问题。该方法包括：每个计算节点都有一个窗口记录最近的任务到达信息，窗口的大小可以通过分析当前窗口动态的改变，通过当前窗口的任务信息可以对未来的任务强度作出预测，任务分配时考虑每个计算节点预测出的未来任务强度。本发明的方案利用任务的局部特性而不是全局的历史任务信息对未来任务的强度进行预测，可以得到更精确与实时的预测结果进而降低计算任务的响应时间。
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公开(公告)号：CN103838831A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410058324.0
申请日：2014-02-21
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F3/0604 , G06F3/067 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开一种基于社区划分的在线社交网络海量数据存储方法，从社交网络的图结构出发，首先根据节点度大小将网络分成名人用户层和普通用户层，再对每一层利用模块度优化的方法进行社区划分。设计一种小集团结伴策略对初始网络进行预处理，形成一个超网，采用边权重优先方案逐步合并超节点以提高模块度。社区划分完成之后，优先存储普通用户数据，将同一社区的用户数据存储在相同服务器节点上，对于名人用户数据优先考虑选择存放在粉丝最多的服务器，其次考虑存放在自身社区所在的服务器节点。设计名人用户数据多副本存储，以减少单台服务器的负载。利用社区划分方法存储社交网络数据，可以提高访问的局部性，减少通信耗费。
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公开(公告)号：CN101783767A
公开(公告)日：2010-07-21
申请号：CN201010100936.3
申请日：2010-01-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 网络结构化复杂系统中位置敏感任务分配方法，这种方法根据网络中每个agent的位置即中心度信息，完成任务分配，该方法为：首先根据任务资源的需求情况判别使用原始网络结构还是使用任务资源覆盖子网结构，再计算每个agent在相应网络中的中心度，然后选择中心度最高的agent作为责任agent，再根据资源协商方式完成任务分配。这种分配方式通过选择原始网络和任务资源覆盖子网，并且根据每个agent在相应选择网络中的中心度信息来进行任务分配、并且实行任务执行时的资源协商过程。这种任务分配方法可以大大缩短各个agent完成任务时在通信上的损耗，从而减少任务的执行时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120031524A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510178451.2
申请日：2025-02-18
IPC: G06Q10/101 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种针对多重工业链网络中工业智能体的可靠联盟形成方法及系统，首先建立多重工业链可信度影响模型，使用情境可信度对当前工业智能体的可信度进行评估，利用情境资源满足度衡量该工业智能体的任务匹配度；再计算每个工业智能体的联盟优先级，根据联盟成功率最大化这一启发式因子，依次对联盟进行优化扩展，直至满足任务资源需求；最后根据任务的执行结果，调整工业智能体的可信度。本发明方法具有很强的自适应性和鲁棒性，达到提高了工作效率，降低了联盟合作成本，提升了联盟的可靠性。
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公开(公告)号：CN114820173B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210512588.3
申请日：2022-05-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q40/03 , G06Q40/04 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开了大宗商品交易市场中的交易主体违约风险评估方法与系统，将交易网络中各主体之间的关系和网络溢出效应整合进对交易主体违约风险的评估。首先，系统基于市场交易数据和交易主体数据，构建交易网络；随后，分别使用单交易主体特征和交易网络特征，构建单交易主体评估模型和交易网络溢出效应评估模型；最后，对使用到的单交易主体特征和交易网络特征进行整合和选取，并基于选取出的特征构造混合模型作为最终模型，应用于系统中。基于此最终模型的交易主体违约风险评估系统，综合主体内部因素和外部市场因素，摒除了传统评估方法仅基于单交易主体特征的局限性，提升了评估效果，并能更好地适应交易市场的动态性。
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公开(公告)号：CN115147217B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210532466.0
申请日：2022-05-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了大宗商品交易市场中风险平台识别及风险传播预测方法，根据大宗商品交易的特点，识别风险平台，并预测可能受到风险传播影响的平台。本方法适用于大宗商品电子商务交易市场的监管和服务，通过分析历史交易数据，建立交易网络，根据异常交易模式的拓扑特点，筛查异常交易模式，确定所属的风险平台。并依据平台间商品重叠的关联性，建立最大关联网络，以风险源平台为起点，对风险传播的路径以及范围进行预测，从而不仅识别出风险平台，并预测可能受到风险传播影响的平台，挖掘其中的风险传播路径和范围。本发明进行了风险平台识别及风险传播预测，可以用于交易平台防范风险的参考以及监管部门的制度健全的参考。
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公开(公告)号：CN118114004A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410317006.5
申请日：2024-03-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/20 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种适用于多重产业链企业关系网络的关键节点识别系统及方法，其中系统主要分为四个计算模块：节点影响范围、网络层重要程度、基于联盟的节点重要程度以及节点综合重要程度。具体方法为：节点影响范围计算模块基于企业节点间的拓扑连接情况计算出每个企业的影响范围，在此基础上得到各节点基于动态影响范围的重要程度；网络层重要程度模块计算各个企业关系网络层的重要程度；基于联盟的节点重要程度模块根据节点的连接关系和企业间存在的联盟现象计算各节点的重要程度；节点综合重要程度模块定义了以上三个结果的综合计算公式，得到各企业节点总体的重要程度，从而识别出多重产业链企业关系网络上的关键企业节点。总体来说，本发明对企业关系的多重性和企业节点的异构性进行了建模，并在识别过程中充分考虑了联盟现象，增强了多重产业链企业关系网络上关键企业节点的识别能力。
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公开(公告)号：CN113283692B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110296445.9
申请日：2021-03-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种针对大宗商品交易市场监管资源调配的智能化人机协作调度方法与系统，根据任务需求对人、机资源进行智能化实时调度分配以提高任务完成率至关重要，当任务到达时，任务处理模块根据任务不同环节构成的拓扑图关系进行部分关键路径集合的求解和截止时间的分配计算，得到任务待执行队列和任务池；之后，通过资源调度模块进行人、机资源的智能化实时分配，输出任务的执行次序和具体开始时间；根据任务实时反馈的执行信息自动调整调度分配策略，使得尽可能多的任务在截止时间前完成。该调度方法兼顾任务执行不确定性的影响，与以往“先来先服务”、分配单一固定的方式相比，具有调度计划鲁棒性高、任务延期风险低的优点。
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