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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102571839B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201010590894.6
申请日：2010-12-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于用户社会属性的P2P内容分发网络，包括中心服务器、边缘服务器以及以对等网络P2P子网，其中，所述边缘服务器与所述中心服务器以专用网络或高速网络连接，所述边缘服务器与P2P子网通过互联网连接，所述P2P子网由多个用户终端组成；所述中心服务器用于获取P2P子网中各用户与本内容分发网络的交互行为，并对用户进行跟踪，根据用户的交互行为和跟踪信息，计算用户的文件需求及需求程度；根据用户的文件需求及需求程度进一步进行用户之间的需求相似性计算、需求预测计算，并根据用户社会属性的变化以及不断获取的用户需求信息进行需求进化处理。本发明同时公开了一种基于用户社会属性的P2P内容分发方法。本发明提升了内容分发效率。
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公开(公告)号：CN102571839A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201010590894.6
申请日：2010-12-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于用户社会属性的P2P内容分发网络，包括中心服务器、边缘服务器以及以对等网络P2P子网，其中，所述边缘服务器与所述中心服务器以专用网络或高速网络连接，所述边缘服务器与P2P子网通过互联网连接，所述P2P子网由多个用户终端组成；所述中心服务器用于获取P2P子网中各用户与本内容分发网络的交互行为，并对用户进行跟踪，根据用户的交互行为和跟踪信息，计算用户的文件需求及需求程度；根据用户的文件需求及需求程度进一步进行用户之间的需求相似性计算、需求预测计算，并根据用户社会属性的变化以及不断获取的用户需求信息进行需求进化处理。本发明同时公开了一种基于用户社会属性的P2P内容分发方法。本发明提升了内容分发效率。
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公开(公告)号：CN102208086A
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN201010146415.1
申请日：2010-04-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向领域的个性化智能推荐系统及实现方法，针对传统推荐方式通用性差的不足，通过合理的数据组织方式，使推荐服务具有跨领域的特性，只需根据不同领域的特点对领域信息进行配置，能够实现领域转换；针对传统推荐方式用户信息获取来源单一和数量较少带来的数据稀疏性问题，通过引入上下文感知技术主动获取用户与系统交互行为的上下文信息，不仅使获取的用户信息数大幅增加，而且使获取的用户信息时间分布更合理；用户信息的获取和用户与系统的交互行为直接相关，系统可以实时获取用户的当前情况，使推荐服务能够动态反映用户需求的变化情况，通过推荐学习模型，不断利用用户对推荐结果的反映，改善推荐服务质量。
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公开(公告)号：CN101593332A
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200810113246.4
申请日：2008-05-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种电子合同管理系统，属于互联网通信技术应用领域。所述系统包括外部通信接口、数据接口、数据库、合同生成模块、合同分发模块、交易信息收发模块、合同查询模块。本发明同时还公开了一种电子合同管理系统的实现方法，合同生成模块通过接收接受方或提供方的合同意向信息生成电子合同，然后由合同分发模块将所述电子合同加密分发给合同签订的双方，并解密所述接受方及提供方返回的合同收到确认信息后，再通过交易信息收发模块对交易双方上报的交易信息进行分析，并根据分析结果对电子合同的状态进行修改。使用本发明提供的电子合同管理系统及其实现方法，可以提高网上电子商务交易的安全性、可靠性。
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公开(公告)号：CN102208086B
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201010146415.1
申请日：2010-04-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种面向领域的个性化智能推荐系统及实现方法，针对传统推荐方式通用性差的不足，通过合理的数据组织方式，使推荐服务具有跨领域的特性，只需根据不同领域的特点对领域信息进行配置，能够实现领域转换；针对传统推荐方式用户信息获取来源单一和数量较少带来的数据稀疏性问题，通过引入上下文感知技术主动获取用户与系统交互行为的上下文信息，不仅使获取的用户信息数大幅增加，而且使获取的用户信息时间分布更合理；用户信息的获取和用户与系统的交互行为直接相关，系统可以实时获取用户的当前情况，使推荐服务能够动态反映用户需求的变化情况，通过推荐学习模型，不断利用用户对推荐结果的反映，改善推荐服务质量。
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