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公开(公告)号：CN111148174A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911278561.7
申请日：2019-12-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种移动边缘计算中服务迁移路径选择方法，该方法包括：A、根据Dijkstra算法寻找源边缘服务器到目标边缘服务器间的传输代价最小的路径作为最短路径；所述传输代价包括传输时延和传输价格；B、设置最优传输路径集合，如果所述最短路径存在，则将所述最短路径保存至该最优传输路径集合，根据所述最短路径中的最窄带宽和该服务迁移的时间阈值确定最短路径中最小传输数据量，如果最短路径中最小传输数据量不小于待传输的该服务迁移的数据量；则执行步骤C、返回该最短路径和在该最短路径下所需的传输时间，所述在该最短路径下所需的传输时间为该服务迁移的时间阈值。采用本发明能够在网络链路带宽受限的情况下，最小化传输时延和传输费用，以保障用户不受服务迁移引起的网络体验下降的影响。
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公开(公告)号：CN106603336A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611167839.X
申请日：2016-12-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/26
CPC classification number: H04L43/0817
Abstract: 本发明实施例提供了一种云计算环境的机器状态预测方法及装置，方法包括：在确定目标机器的待利用的目标属性项目及目标属性项目对应的目标项目数据以后，从目标属性矩阵中，确定各个目标属性项目分别对应的目标属性向量；根据目标属性向量、目标项目数据以及预设的向量合并公式，计算目标数据合并向量；根据目标反应矩阵、目标数据合并向量、预设的多个初始机器状态向量以及预设的概率计算公式，计算每个初始机器状态向量的第一概率值；根据第一概率值，确定目标机器对应的第一机器状态预测向量；根据第一机器状态预测向量，确定目标机器的机器状态的预测结果。应用本发明实施例，实现了对动态异构的云环境中的机器状态的实时预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106708978B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201611117521.0
申请日：2016-12-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于二分图的服务推荐方法及装置，所述方法包括：采集每一个目标用户感兴趣的服务；构建每一个目标用户的初始的用户兴趣向量和每一个服务的初始的服务主题向量，其中，用户兴趣向量和服务主题向量均为概率向量；生成以目标用户和服务为顶点的二分图，根据用户兴趣向量和服务主题向量，构建基于二分图的目标函数P；求解目标函数P，以确定每一个用户兴趣向量的元素值和每一个服务主题向量的元素值；根据用户兴趣向量和服务主题向量，对目标用户进行服务推荐。应用本发明实施例，降低了基于二分图的服务推荐计算复杂度，而且模型输出的用户兴趣向量和服务主题向量均为概率向量，便于构建更多基于概率的实际应用。
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公开(公告)号：CN111148174B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201911278561.7
申请日：2019-12-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种移动边缘计算中服务迁移路径选择方法，该方法包括：A、根据Dijkstra算法寻找源边缘服务器到目标边缘服务器间的传输代价最小的路径作为最短路径；所述传输代价包括传输时延和传输价格；B、设置最优传输路径集合，如果所述最短路径存在，则将所述最短路径保存至该最优传输路径集合，根据所述最短路径中的最窄带宽和该服务迁移的时间阈值确定最短路径中最小传输数据量，如果最短路径中最小传输数据量不小于待传输的该服务迁移的数据量；则执行步骤C、返回该最短路径和在该最短路径下所需的传输时间，所述在该最短路径下所需的传输时间为该服务迁移的时间阈值。采用本发明能够在网络链路带宽受限的情况下，最小化传输时延和传输费用，以保障用户不受服务迁移引起的网络体验下降的影响。
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公开(公告)号：CN106603336B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201611167839.X
申请日：2016-12-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明实施例提供了一种云计算环境的机器状态预测方法及装置，方法包括：在确定目标机器的待利用的目标属性项目及目标属性项目对应的目标项目数据以后，从目标属性矩阵中，确定各个目标属性项目分别对应的目标属性向量；根据目标属性向量、目标项目数据以及预设的向量合并公式，计算目标数据合并向量；根据目标反应矩阵、目标数据合并向量、预设的多个初始机器状态向量以及预设的概率计算公式，计算每个初始机器状态向量的第一概率值；根据第一概率值，确定目标机器对应的第一机器状态预测向量；根据第一机器状态预测向量，确定目标机器的机器状态的预测结果。应用本发明实施例，实现了对动态异构的云环境中的机器状态的实时预测。
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公开(公告)号：CN106708978A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611117521.0
申请日：2016-12-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于二分图的服务推荐方法及装置，所述方法包括：采集每一个目标用户感兴趣的服务；构建每一个目标用户的初始的用户兴趣向量和每一个服务的初始的服务主题向量，其中，用户兴趣向量和服务主题向量均为概率向量；生成以目标用户和服务为顶点的二分图，根据用户兴趣向量和服务主题向量，构建基于二分图的目标函数P；求解目标函数P，以确定每一个用户兴趣向量的元素值和每一个服务主题向量的元素值；根据用户兴趣向量和服务主题向量，对目标用户进行服务推荐。应用本发明实施例，降低了基于二分图的服务推荐计算复杂度，而且模型输出的用户兴趣向量和服务主题向量均为概率向量，便于构建更多基于概率的实际应用。
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公开(公告)号：CN112633616A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910891995.8
申请日：2019-09-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施方式公开了一种协调群体智能平台冲突的方法和装置。方法包括：发布者在群体智能平台上发布任务；每个工人分别提交针对任务的答案和所述答案的信念值；利用针对所述任务收到的所有已提交的答案的集合计算基准答案，基于基准答案判断每个工人提交的答案是否正确，其中当正确时，为工人执行对应于该工人提交的答案的信念值的奖励值的奖励操作，当错误时，为工人执行对应于该工人提交的答案的信念值的惩罚值的惩罚操作；基于所有工人的期望收益和所有工人提交的答案确定所述任务的最终答案。可以降低任务完成的时间延迟，提高群智社区的工人质量，减少发布者的成本，进而有利于平台的长期发展。
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