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公开(公告)号：CN110569273A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910682137.2
申请日：2019-07-26
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06Q50/18
Abstract: 本发明提出了专利检索分析领域内的一种基于相关性排序的专利检索系统，包括：专利数据存储模块：用于基于抓取到的专利数据及专利检索规则搭建一套用于专利检索的搜索引擎和用于输出专利详细信息的关系型数据库；输入及检索式生成模块：用于检测和获取用户输入的检索关键词及检索方式；检索及相关性排序模块：用于首先根据检索式采用粗粒度的方法检索专利数据；聚合模块：用于聚合统计某机构或地区的近几年专利授权和公开情况，从而分析知识产权情况；输出模块：用于向用户输出推荐检索关键字及检索结果，提高专利信息检索的质量和效率，可用于专利检索分析中。
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公开(公告)号：CN110457435A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910681787.5
申请日：2019-07-26
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了一种专利新颖性分析系统，包括：专利抓取与查询模块，用以根据公开号查询对比专利的信息，包括专利名称、中英文摘要、权利要求；专利新颖性对比分析模块，用于对比分析专利的描述性文本与所述对比专利的新颖性分析以获得分析结果；专利新颖性对比分析整体技术方案包括分句、概念图构建、概念图比较和对比结果生成；对比分析报告查询与导出模块，用以实现查询所有已经在系统中生成的专利对比分析报告，本发明能随时查看相关专利文献，降低人力时间成本，提高分析效率，结果可靠性好，可用于专利检索分析中。
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公开(公告)号：CN110457690A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910681777.1
申请日：2019-07-26
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06F17/27 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06Q50/18
Abstract: 本发明提出了一种专利创造性的判断方法，包括以下步骤：1）关键字抽取，利用词法抽取初步关键词，建立领域关键词词库；2）相关专利检索，利用上述精确关键词去专利数据库进行检索，获得对比专利文件，作为待对比专利的对比专利集合；3）分句，将专利文本里过长的句子根据文本特点分解成更短且具有完整语义的子句；4）分词、计算词向量，利用分词工具对所述子句中中文文本进行词语切分；5）依据词移距离计算文本相似度，判断向量化处理后的词语子句之间的相似度；6）计算整体文本的创造性，根据所述相似度来判断整体文本的创造性，本发明大幅度减少了人力成本；采用了少量领域专家人力和统计分析相结合的方法，提高了准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN109033834A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810781731.2
申请日：2018-07-17
Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
CPC classification number: G06F21/562
Abstract: 本发明公开了一种基于标签传播的恶意软件检测方法，采用共存关系作为文件样本之间的关联关系，运用了Jaccard相似度算法衡量文件样本之间的相似度，通过选取每个文件样本的k个近邻作为邻接节点来构建文件样本的关联关系图。标签传播算法是一种将已标记节点的标签信息传递给未标记节点的基于图的半监督学习算法。在文件关联图的基础上，利用标签传播算法学习未标记文件样本的标签信息，发现恶意软件样本。
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公开(公告)号：CN115440332B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202211384419.2
申请日：2022-11-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于临床试验领域，是一种基于公有链和联盟链的临床试验数据的存储及共享方法，满足了临床试验招募阶段大量报名者信息的存储需求和试验阶段受试者数据的存储和共享需求；基于多方数字签名和智能合约的数据转移验证方法实现了对受试者数据安全高效的筛选需求，并结合公有链上的数据转移合约和联盟链上的数据接收合约实现了由临床试验招募阶段进入试验阶段的受试者数据的安全高效转移；基于权限公私钥对和临床试验编号二次加密的数据隔离共享方法，实现了临床试验过程中各节点对受试者临床试验数据的安全共享。本发明利用区块链的特性实现了临床试验数据的不可篡改和可溯源，并采用非对称加密的特性确保受试者数据的私密性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112395494A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011101268.6
申请日：2020-10-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的双向动态推荐系统，采用了两个生成对抗网络，其中一个训练生成对抗网络中的生成器并利用通用数据集学习主体选择客体，另一个训练生成对抗网络中的生成器并利用通用数据集学习客体选择主体的偏好，最后用训练得到的已经收敛的生成对抗网络分别对互惠推荐系统中的主体以及客体分别进行推荐，本发明能够根据用户相关性以及用户选择同时迭代，灵活地生成多个推荐选择，对用户的偏爱性捕捉更加敏捷。
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公开(公告)号：CN110309037A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201811469430.2
申请日：2018-11-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明提出了一种数据中心能效相关特征的选择方法，针对数据中心能效的特征选择问题，本发明采用了一种基于K近邻分类损失函数和分类间隔的特征选择方法，该方法通过收集数据中心能耗数据和对应的PUE值，然后将PUE值分级分类，通过样本找到对应的分类间隔，并更新特征权重和对特征权重排序，以此根据设定的阈值获得特征选择结果。本发明所述方法能够提取出与数据中心能效相关的特征并很好地处理噪声数据，从而提高后续能效预测的精度，有效防止过学习。
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公开(公告)号：CN110069392A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910361249.8
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明提出了一种反映数据中心IT设备能效特征的获取方法，该方法采用了一种基于Collectd和MongoDB的数据采集和存储方法，通过收集PDU和Collectd的数据，使用MongoDB在服务器上建立两张数据表，然后按照时间戳的计算方法，将相同时间片内的数据加以对应整合。本发明能够提取出与数据中心能效相关的特征并很好地解决了工作任务类型与能效特征难以对应的问题，兼容各种类型服务器操作系统，能在各类数据中心中进行推广应用。
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公开(公告)号：CN118838740A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410837345.6
申请日：2024-06-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重深度Q网络的日志异常预测方法，步骤1、日志首先通过日志解析算法解析为结构化数据，并利用滑动窗口对日志进行分组；步骤2、基于日志序列可构建马尔可夫决策过程，强化学习智能体能够通过MDP过程提取日志中潜在的知识；步骤3、针对状态空间复杂，动作空间有限且离散的MDP过程，使用面向离散控制任务的深度Q网络训练智能体，最终智能体能够对给定的序列作出异常预测，为了学习日志序列之间复杂的相关性和联系使用了强化学习模型，利用强化学习的优势，通过智能体挖掘日志序列之间的顺序信息、拓扑信息等复杂的关系，使正常序列生成智能体能够生成正常日志序列并提取序列潜在的安全系数。
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公开(公告)号：CN118228306A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410350614.6
申请日：2024-03-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于联邦学习技术领域，具体地说，是一种基于双链的去中心化联邦学习方法，具体包括以下几个阶段：任务开始阶段、委员会节点选择阶段、模型验证阶段、模型验证贡献度和信誉度计算阶段、参数融合阶段、出块节点选择阶段、参数上链阶段和任务结束阶段，本发明解决了联邦学习结合中央服务器结合存在的单点故障问题，隐私保护问题，解决了联邦学习结合单区块链存在的可扩展性问题；解决了联邦学习结合区块链存在的共识效率低，可信任性问题，安全性问题；解决了联邦学习结合区块链存在的低质量模型问题，参与者积极性问题。
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