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公开(公告)号：CN110008199B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201910227339.8
申请日：2019-03-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于访问热度的数据迁移部署方法，本发明对于已迁移部署于分布式平台的列式数据集，根据其运行时用户访问日志信息，使用预测算法预测下一时段的访问量分布；根据预测得到的访问量分布计算出各个字段的访问次数排序；对预测访问次数最高的一列的字段的数据值的分布重新划分数据子区域，使得该字段的访问次数被均匀分配到新的数据子区域内；系统再根据访问次数最高的列重新划分的数据区域切分数据并在分布式平台上更新其数据部署。本发明结合用户对数据集的实际访问行为实现面向分布式平台的数据迁移部署，使得原始数据集访问热度最高列的访问热度被负载均衡到各个数据节点上，以实现数据集在分布式平台上的综合访问性能最佳。
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公开(公告)号：CN115286614A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210824063.3
申请日：2022-07-14
Applicant: 华南理工大学
IPC: C07D401/04
Abstract: 本发明公开了一种β‑(2‑吲哚基)丙醛衍生物的合成方法，包括以下步骤：将N‑吡啶吲哚烯丙醇类化合物和催化剂分散在有机溶剂中进行分子重排反应，即得β‑(2‑吲哚基)丙醛衍生物。本发明的β‑(2‑吲哚基)丙醛衍生物合成方法具有原料廉价、简便高效、反应条件温和、原子经济性高、产物易纯化、绿色经济等优点，且该合成方法对空气和水都不敏感，得到的产物可以作为潜在药物直接应用到医药领域中，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN114528434A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210059426.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/735 , G06F16/78 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的IPTV直播频道融合推荐方法，该方法步骤包括：S1、获取用户的历史观看日志数据作为原始数据；S2、对原始数据进行预处理，并根据时间窗口将数据划分为训练集、验证集以及测试集；S3、对预处理后的用户观看数据进行特征提取；S4、构建基于自注意力机制的IPTV直播频道融合推荐神经网络模型；S5、将训练集数据输入融合网络中进行训练，通过验证集调整网络超参数，保存训练好的网络；S6、将测试集数据输入训练好的融合网络中获得个性化频道推荐列表。本发明能够有效提高IPTV直播频道的推荐准确率。
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公开(公告)号：CN112287642B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202011598365.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F40/14 , G06F40/126
Abstract: 本发明公开一种树形结构自增数据节点ID及其路径链二进制编码方法，该方法通过迭代获取第i层数据节点ID自增编号值ji的值，计算其二进制码字长度bji，并计算bji的二进制码长度bbji，实现即时动态编码；为实现唯一解码，根据系统最大节点ID值的二进制字长度，计算bbi的最大字长宽度LJM，设LJM为固定比特间隔，由LJM+bbji+bji构成该编码体系的比特宽度分配核心方案。本发明还公开编解码系统。该方法比固定字节编码节省空间，能提高检索效率，实现逐条数据ID即时解码。本发明在大型数据资源管理与维护、通用Web数据集成GWDI、命名数据网络NDN、RMI远程方法调用等方面具有重要应用价值。
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公开(公告)号：CN111914876A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010522036.1
申请日：2020-06-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种用户间相似性距离测度方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：对用户数据集合进行混合多元特征热度排序处理，并提取用于计算相似性距离的两个特征集合；计算所述两个特征集合的各公共元素对相似性距离的影响值，并将获得的所述影响值进行求和后作为相似性距离。本发明能够较佳地实现用户特征的提取和表示，从而更加准确地衡量用户特征集合间的相似性距离，可广泛应用于数据处理技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108419088B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201810125606.6
申请日：2018-02-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04N21/2187 , H04N21/25 , H04N21/258 , H04N21/442 , H04N21/466
Abstract: 本发明公开了一种面向高突发性用户请求的频道推荐方法，所述方法首先通过获取基础数据(含用户观看历史记录和当前数据)，创建推荐列表和备选列表；然后，当用户观看频道时，启动频道推荐方法中的被动监听模式，选择满足条件的频道分别推送进入备选列表和推荐列表；当用户进入主动拉取模式的启动触发时间区间时，启动主动拉取模式，更新和填充推荐列表；最后，用户完成频道切换后，判断是否更新推荐列表和备选列表，重新进入监听模式。所述方法可应用于IP电视频道节目指南EPG推荐和IP电视频道预加载，能敏捷响应高突发性用户请求而自动进行频道智能推荐，运行稳定可靠，且其时间开销和空间开销均较小。
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公开(公告)号：CN110113664A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910283967.8
申请日：2019-04-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04N21/442 , H04N21/466 , H04N21/475
Abstract: 本发明公开了一种基于直播频道用户观看行为相似性的用户身份识别方法，包括步骤：获取原始数据，并将数据划分为训练数据集和测试数据集；根据用户观看频率对数据集进行处理，生成频率特征向量；对训练数据集和测试数据集的频率特征向量进行相似性测度；根据相似性测试的结果得到用户身份识别结果。本发明所提出的方法简单易推广，能够应用在人员追查等领域。
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公开(公告)号：CN110087076A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910278499.5
申请日：2019-04-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/177 , H04N19/187 , H04N19/119 , H04N19/30
Abstract: 本发明公开了一种基于分层块替换的多图像压缩方法，包括步骤：设定参数；读取输入的图像序列，将图像序列按照一定的顺序进行排列，记录每一幅图像文件的信息；记当前层编号iS＝0，将读入的图像序列按顺序进行切分成块，采用四元组形式对每个块进行定义：替换当前层相似度较高的块，并将替换结果整理成替换记录与替换表；将当前层编号iS加1，若等于总层数nS，则结束分层替换并进行编码输出；否则将当前层的块的边长减半，并将第iS-1层所有Unique块切分成四个大小相等的子块；剔除掉第iS-1层的非Unique块后，回到替换当前层相似度较高的块的步骤。本发明能够有效消除图像间的冗余，在处理大量相似图片时，能显著提升压缩比。
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公开(公告)号：CN105763600B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201610066355.X
申请日：2016-01-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种Cache支持的粒通信系统，包括：在信源发送端设置信息粒分解器、粒分解器、在信源发送端设置发送端Cache、在信源发送端设置粒状态检测器，在信宿接收端设置粒状态检测器、信宿端Cache以及粒合成器；本发明还公开了一种应用于Cache支持的粒通信系统的粒通信方法，包括以下步骤：S1、粒分解；S2、粒头生成；S3、粒头发送；S4、冗余粒检测；S5、粒合成：粒合成器收齐信息单元c的所有信息粒内容之后，将它们合并交付信宿，完成该信息单元c的传输过程；S6、冗余粒精确检测。本发明具有节省网络资源尤其是信源端发送带宽与能耗的优点，可应用于当前网络和已知的未来网络架构。
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公开(公告)号：CN108419134A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810110304.1
申请日：2018-02-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04N21/466 , H04N21/442 , H04N21/45 , H04N21/482
Abstract: 本发明公开了一种基于个体历史与群体当前行为融合的频道推荐方法，首先构建群体当前观看频道状态矩阵，用于描述当前每个频道的特征，其特征包括每个频道当前的观看人数及每个频道的在线观看人数增长速率；再针对个体用户构建其个人的历史观看频道状态矩阵，用于描述在过去时间段内该用户的观看频道特征，包括该用户观看每个频道的次数以及每个被观看频道的权重；最后将群体当前频道状态矩阵和个体历史观看频道状态矩阵送入推荐融合计算模块，并使用交集选取法或距离选取法计算每个用户当前时刻可能观看的频道，把最有可能观看的N个频道推送至该用户。
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