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公开(公告)号：CN113536377A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110819110.0
申请日：2021-07-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超混沌伪随机序列的加密域跨模态信息检索方法，包括：预处理图像、音频、触觉信号三种模态；将预处理后的三种模态输入至构建的超混沌伪随机序列的加密系统中，分别进行行置乱、列置乱和像素值置换，得到三种模态的密文信息；利用预训练好的VGG16网络对三种模态的密文信息进行特征提取，并将三种模态在各自对应的分支网络中进行训练；将训练后的三种模态输入多模态语义融合网络中进行语义融合，检索其输出的结果，将检索的结果进行解密，得到明文结果输出。本发明与传统的检索方法不同，考虑了图像、音频、触觉信号三种模态的跨模态信息检索，且本发明考虑到数据的信息安全问题，实现了加密域下的跨模态信息检索。
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公开(公告)号：CN113468413A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110630879.8
申请日：2021-06-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/735 , G06F16/783
Abstract: 本发明公开了一种面向多用户共享的多媒体网络视频推荐方法，首先，在多用户共享的环境下，利用收集的节目信息构建多用户特征，根据节目特征的相似性、用户观看行为的连续性，构建主导用户标签，实现多用户混合日志的分离，并进行未来会话的周期性多用户识别预测；其次，基于时变LinUCB算法建立用户兴趣挖掘模型来学习用户对每个节目主题的兴趣变化，从并行式计算、自适应控制探索系数、基于LSTM的增量更新三个角度，来增强推荐系统的个性化能力与效率；最后，基于非时变LinUCB算法建立物品质量模型以进一步确保节目质量，并采用交叉加权策略将上述的两个算法集成为最终的推荐系统模型，形成最终的节目推荐列表。本发明保证推荐结果的新颖性与准确性。
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公开(公告)号：CN113468386A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110748308.4
申请日：2021-07-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/903
Abstract: 本发明揭示了一种基于哈希学习的跨模态材料表面检索方法及装置，该方法包括以下步骤：S1：获取训练数据集，每个材料表面样本包括视觉图片和触觉加速度；S2：对训练集进行符号化表示，建立两个并行的深度网络，得到视觉和触觉的特征表示；S3：将得到的不同模态特征表示分别输入自注意力网络，得到不同模态自注意力特征；S4：建立哈希层，将得到的视触自注意力实值特征转化为二进制哈希码，同时建立模态内中心约束并利用跨模态损失函数优化整个网络；S5：建立跨模态材料表面检索装置，实现跨模态检索。采用本方法能够充分融合视觉触觉之间的信息，将视触信息的最终特征表示转化为低维二进制哈希码，减少了跨模态检索的存储及检索成本。
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公开(公告)号：CN110162553A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910422603.3
申请日：2019-05-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于attention-RNN的用户兴趣挖掘方法，包括：步骤1，原始数据收集；步骤2，结构化处理；步骤2，数据清洗；步骤3，异常值判别与处理；步骤4，数据归一化；步骤5，建立用户兴趣挖掘模型，所述用户兴趣挖掘模型包括输入层、embedding层、LSTM层、attention层和输出层。该方法基于LTSM的兴趣挖掘模型，将用户行为序列转化成一系列的兴趣状态，并在此基础上增加了attention机制，实现了对家庭成员不同个体兴趣偏好的提取，算法准确度高。
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公开(公告)号：CN109120961A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810803152.3
申请日：2018-07-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N21/258 , H04N21/466 , H04N17/00 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04L12/24
Abstract: 本发明提出了一种基于PNN-PSO算法的IPTV不平衡数据集的用户体验质量(QoE)的预测方法。该方法包括如下步骤：首先从IPTV的机顶盒记录中提取与用户的体验质量有关联的影响因素，得到PNN-PSO模型的特征输入，并进行相关概念的定义及数据的提取和预处理；接着分析各个特征与用户体验质量(QoE)的关联；而后基于PNN-PSO神经网络建立用户体验质量(QoE)预测模型，利用IPTV数据集来实现用户体验质量(QoE)的预测。采用该方法，克服了PNN算法中存在的局部极小问题以及数据不均衡所带来的问题，学习收敛过程更快，预测更加精确、高效；充分利用了IPTV机顶盒的数据集，能够帮助IPTV运营商及时地做出调整措施，以提高用户体验质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105809793B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201610143634.1
申请日：2016-03-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于iBeacon技术实现的车辆解锁方法，该方法解决了针对汽车驾驶人在忘记携带钥匙的情况下无法打开车门或者在钥匙被盗的情况下，窃贼可以轻易发动车辆的问题。该方法包括离线信号收集，建立区域的信号强度空间生成指纹库，设置原始轨迹，绘制轨迹图，并存入数据库；随之进行在线位置定位，包括精确点判断、匹配定位和惯性点的判断与选择；最后，根据定位信息生成解锁过程的轨迹向量，绘制轨迹图，并与预先设置的轨迹图比较，如果图形一致，则解锁成功；反之，解锁失败。该方法实现了车辆的智能解锁，提高了汽车使用的安全性。
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公开(公告)号：CN104992188B
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201510415750.X
申请日：2015-07-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种t混合因子分析的分布式手写数字识别方法，该方法首先在每个节点处对采集到的手写数字进行特征提取，而后对用于训练的每个数字所对应的特征数据进行初始化，接着各节点基于自身的训练数据计算局部统计量并广播给其邻居节点，同时，各节点根据收到的来自所有邻居节点的局部统计量，计算联合统计量，并基于该联合统计量估计出t混合因子分析中的各个参数，完成分布式训练过程。在分布式识别阶段，测试用的数据可以输入任一节点，计算其关于训练好的每一个数字对应的tMFA的对数似然值，将最大对数似然值对应的数字作为识别结果。采用tMFA对数据中的离群点具有较高鲁棒性，采用分布式训练和识别方式，避免了由中心节点带来的网络崩溃。
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公开(公告)号：CN107181734A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710222693.2
申请日：2017-04-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种CDN‑P2P网络架构的流媒体缓存替换方法，包括对超级节点PSN侧执行基于视频热度优先的先进先出操作和对普通用户终端PCN执行基于保护预分发的本地服务优先操作，前者具体包括PTS接收到PSN的删除命令后，进入拒绝该删除内容定位请求的状态，并保持到本次删除结束，同时进行通知，进入拒绝对该内容新下载请求的状态，并保持到本次删除结束，当PTS上检测到所有PCN结束点播状态时，PTS删除该删除内容目录，同时通知PSN删除该删除内容，PSN接收到PTS的命令后从硬盘中删除该内容。本发明克服了传统的缓存替换策略不能保护内容预分发内容和正在服务其他用户内容的问题，同时缓解了内容热度不能及时更新或者内容热度更新需要浪费大量的流量的问题。
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公开(公告)号：CN107180246A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710247904.8
申请日：2017-04-17
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6296 , G06K9/6278 , G06Q10/04 , H04L41/0631 , H04L65/80
Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的IPTV用户报障数据合成方法，该方法用于解决现有少数类数据合成方法中对少数样本不加以分析处理，直接生成新样本而造成的后续分类预测模型性能下降的缺陷，本发明首先从IPTV机顶盒采集到的数据中抽取用户报障数据集，用混合模型表示该数据集的分布，而后完成模型参数的初始化和参数估计，最后利用建立好的混合模型，生成新的IPTV用户报障数据。采用本发明的方法，能够更好地把握具有不平衡特性的用户报障数据特性，所产生的新的IPTV用户报障数据更加具有代表性和分类区分度，并且能够更好地提升后续具有不平衡特性的用户报障分类、预测的性能。
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公开(公告)号：CN106792146A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201610841810.9
申请日：2016-09-22
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04N21/44008 , H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种视频业务中数据驱动的用户体验的客观评价方法，首先找出影响视频业务中的用户体验的因素，确定其中对用户体验影响较大的端到端参数；而后，提取视频编码参数，网络损伤参数和用户终端参数；根据提取的端到端参数，使用基于统计学的方法获得视频业务中用户体验评估模型，得出用户体验的客观计算方法，即，输出客观MOS值。本发明用于解决现有方法中输出的用于评价用户体验的客观MOS值与用户主观MOS值相关度不高且其预测精度和泛化能力弱的问题。采用本发明的方法，不用预先给出待拟和函数，而是根据样本点，寻找一个最优拟和曲面。此外，可以有效地解决主观问题客观化的问题，所获得的客观MOS值与用户主观体验高度一致。
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