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公开(公告)号：CN103488754B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201310439944.4
申请日：2013-09-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于云计算和计算机支持的协同工作技术领域，具体为一种异构文档协作云服务间透明互操作的方法。该方法通过中间代理为使用异构文档协作云服务的用户提供透明的跨云文档协作服务，并保证共享文档的一致性。本发明的有益效果在于：一方面，用户可以使用他们所熟悉的服务参与跨云文档协作，而不需要学习或为新的服务付费，不需要安装任何软件或插件；另一方面，服务提供商不需要投入任何额外工作，如制定标准或修改代码，即可实现和其他类似的服务间的互操作。
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公开(公告)号：CN106202299A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610510264.0
申请日：2016-07-01
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于社交网络中的推荐技术领域，具体为一种基于残疾人特征的残疾人权威用户推荐方法。本发明具体步骤包括：残疾人网络社区信息数据库的构建，残疾人网络社区用户分析与建模，残疾人用户特征量化，残疾人用户权威评估模型的建立，残疾人主题权威用户推荐。本发明通过扩展现有的协同过滤推荐技术和基于内容的推荐技术，同时结合残疾人用户本身的特征而提出的针对残疾人网络社区中新用户的多样化主题权威用户推荐方法。它利用权威用户对社区了解的全面性来帮助新用户适应社区；利用主题权威用户的专业性来解决残疾人新用户的有限但特殊的兴趣需求，通过权威用户的慰藉和引导来提升新用户的心理状态。
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公开(公告)号：CN101127644A
公开(公告)日：2008-02-20
申请号：CN200710045404.2
申请日：2007-08-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于协同实时组编辑技术领域，具体是一种大规模协同环境下的因果并发检测方法。包括：定义了一种属于协同实时组编辑技术领域的逻辑时间戳，称之为直接因果先序向量时间戳；提出了基于该时间戳解决实时组编辑活动中因果并发检测问题的方法。该方法包括如下三个步骤：判断一个远程操作是否因果就绪、找出与当前远程操作并发的所有历史操作、判断任意两个历史操作间的因果并发关系。本发明可供用户在任意规模的实时组编辑环境中使用，其执行性能与协同参与者的活跃程度，与协同环境的规模、协同参与者的总数无关，所以特别适合并发程度不高的大规模协同环境下的实时组编辑。
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公开(公告)号：CN101119365A
公开(公告)日：2008-02-06
申请号：CN200710045946.X
申请日：2007-09-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于计算机支持的协同工作技术领域，具体为大规模协同环境下的协同交互优化方法。该方法使用一种Leader站点优先方法建立实时组编辑协同交互模型，包括：用户间协同交互模式的调整策略和Leader优先协同交互模型；通过限制各协同站点上远程操作的同步顺序，能够在高并发的大规模协同环境下，有效控制操作的直接因果先序向量时间戳的大小；通过将实时组编辑会话根据协同站点间的网络状况合理分区，并适当引入一些虚拟协同站点参与协同交互模型，能够继续保持用户间较高的协同感知性能。本发明有助于解决高并发大规模的协同环境下实时组编辑活动因果并发检测问题，大大提高组编辑活动的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1831776A
公开(公告)日：2006-09-13
申请号：CN200610025690.1
申请日：2006-04-13
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F9/46
Abstract: 本发明属于计算机支持的工作技术领域，具体为一种多副本数据的一致性维护方法。包括：程序的控制算法、回溯算法和操作执行算法。一致性维护方法分为两部分：对本地用户操作的执行，对异地用户操作的执行。前者的执行流程为：程序对本地的数据副本执行操作，修改本地的状态向量，然后将本地的状态向量作为操作的时间戳，附着在操作上，广播给所有其它用户；后者的执行流程为：控制算法收到异地用户传输过来的操作，当操作满足执行条件时，根据操作附着的时间戳，回溯本地数据副本的地址空间到其产生时刻，在这个地址空间上，操作可以直接执行，如果恢复地址空间以待下一个操作。本发明可以使多个用户实时地编辑同一数据对象，且不会相互影响。本发明可自动处理用户之间的操作冲突，在各个用户间实现数据的一致性维护。
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公开(公告)号：CN118446309A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410432680.8
申请日：2024-04-11
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N5/04 , G06Q10/0631 , G06F18/25 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种无障碍群智协同标注中的多模态信息冗余推断方法；该方法包括：对无障碍标注中的图像、文本和地理位置信息进行数据清洗和匹配；对图像、文本和地理位置信息进行差异化特征提取，以最大化保留各种模态中的关键信息；通过地理特征补充图像特征和文本特征，促使图像特征和文本特征更好的完成对齐和融合；基于孪生网络提出配对标注的相似性推断方法，使得模型可以短时间内完成冗余标注的高质量推断。本发明可以大大提高无障碍标注的冗余推断的准确率和效率，解决通用空间众包中针对以地理位置信息为主导的标注任务的冗余推断问题，具有广阔的市场前景和商业化价值。
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公开(公告)号：CN117874338A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410006707.7
申请日：2024-01-03
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538
Abstract: 本发明公开了一种基于多行为多视图的危机场景下的信息推荐方法。该方法的具体步骤如下：（1）根据危机场景的特性对数据进行预处理，并获得推荐候选池；（2）将用户向量、项目向量以及项目文本内容作为模型的输入；（3）经过嵌入层获得用户初始嵌入及项目初始嵌入；（4）经过候选生成层，对用户的多行为利用多视图进行表示学习；（5）根据结果和损失更新模型参数，不断训练直至达到收敛停止条件；（6）经过排序层获得TOP N推荐列表；（7）保存模型，在新数据中加载模型并得到推荐列表。本发明通过提高危机场景下的信息推荐模型的准确性，将多行为、多视图等与危机场景的特性充分结合，从而提升该特殊场景下的推荐任务效果。
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公开(公告)号：CN117668895A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311488753.7
申请日：2023-11-09
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06F16/538 , G06F21/60
Abstract: 本发明属于图像检索隐私保护领域，具体为一种基于全同态加密和卷积神经网络的安全图像检索方法；本发明方法包括：基于全同态加密CKKS算法设计合适的网络架构，实现加密域下的卷积神经网络计算；针对加密域下的计算复杂度高的问题，对算法的网络模型进行相关优化，并通过剪枝量化融合的方案降低模型的数据规模，以减少加密域下模型推断的计算量以提高计算效率，最终实现一个保证图像数据安全的检索算法。
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公开(公告)号：CN116340619B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310181307.5
申请日：2023-03-01
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06Q50/00 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于网络欺凌技术领域，具体为一种面向在线社区网络欺凌的角色挖掘分析方法。本发明首先对角色特征进行了包含文本层面、情感层面和用户层面在内的细粒度、多层次建模；然后，基于特征建模后的数据特点设计了混合空间中差分进化辅助的K‑means算法，该算法利用差分进化的全局优化特性并在聚类寻优过程中引入新的距离定义模式，以处理同时存在连续变量和类别变量的混合变量聚类问题，进而基于对个体进行的特征建模和聚类得到在线社区中不同场景下的网络欺凌角色划分，并对角色构成进行详细的分析。本发明可以满足在线社区网络欺凌
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