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公开(公告)号：CN116204319A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310230282.3
申请日：2023-03-10
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明公开一种基于SAC算法与任务依赖关系的云边端协同卸载方法及系统。本发明在云边端场景下，构建了一套完整的基于计算任务依赖关系进行任务卸载的框架，针对计算任务在不同层级的卸载情况建立任务完成时间和计算能耗关系模型，之后以最小化任务完成时间和计算能耗为目标，构建基于最大熵的柔Actor‑Critic深度强化学习算法，在时延能耗的约束前提下鼓励探索更多的卸载方案，从中选择最优的计算卸载策略。本发明提出的方法可根据终端设备产生的任务优先级和任务依赖关系选择合适的卸载层级，满足计算卸载高灵活、低延时、低能耗的要求。
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公开(公告)号：CN115481313A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110668465.4
申请日：2021-06-16
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明是一种基于文本语义挖掘的新闻推荐方法，该方法包括以下步骤：从数据库中获取新闻项信息和用户阅读历史的日志信息；通过预训练的词向量对新闻项的标题建立词嵌入矩阵；通过特征提取获得新闻标题嵌入表示向量；基于神经主题模型对新闻文本内容进行主题建模得到新闻内容主题嵌入向量，形成最终的新闻特征表示；对用户阅读历史日志中的行为数据进行分析，并在用户侧根据用户阅读记录提取用户特征表示；将时间衰减函数引入模型，生成前N项的推荐新闻候选集。本发明通过双向循环神经网络和神经主题模型对新闻项的词级特征和主题特征进行分析，能够有效挖掘新闻文本中丰富的语义信息，更准确的表示新闻项特征，提升推荐的效果。
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公开(公告)号：CN111488532A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010259534.1
申请日：2020-04-03
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F16/9536 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种融合社交关系与自私偏好顺序的群组划分方法，包括以下步骤：步骤1：根据用户的社交价值模拟各用户为了分担成本而聚集为群组的选择，形成初步群组；步骤2：通过自私偏好顺序制定合并和拆分规则，并基于合并和拆分规则对步骤1得到的群组进行合并或拆分，当达到纳什均衡点时，群组合并或划分结束，得到稳定群组，本发明提出了在完全信息静态的博弈场景下融合社交关系与自私偏好顺序并以此寻找纳什均衡点，来提高群组划分的稳定性并剔除极端成员，本方法很好的解决了群组中极端用户的问题，提高了群组成员对群组推荐结果的满意度。
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公开(公告)号：CN110188289A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910486817.7
申请日：2019-06-05
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F16/9536
摘要： 本发明公开了一种面向群组的服务推荐列表生成方法，该方法包括步骤：根据群组内用户的关系，生成用户关系有向图；在群组中选择p个质心用户，根据质心用户，将群组划分为p个子组，对每个子组建立分层分组模型；构建每个子组的推荐服务集评级矩阵，并计算每个子组对待推荐服务集的推荐权重；根据所有子组的推荐服务集评级矩阵和推荐权重，计算每个待推荐服务的聚合指数，对所有服务按照聚合指数做升序排列，得到服务推荐列表。该方法得到的服务推荐列表能够提高推荐服务的用户满意度，而且以用户-群组-项目之间的相互关系为中心，可以实现更加优质的群组推荐服务体验。
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公开(公告)号：CN106991133B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201710145033.9
申请日：2017-03-13
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9536 , H04L29/08
摘要： 本发明公开了一种基于重启随机游走的活跃用户群组推荐方法，主要针对群组推荐过程中冷门项目的涵盖等问题，提出了一种群组推荐方法，主要包括提出活跃用户群组，用户倾向值，项目涵盖率，群组倾向偏差，通过重启随机游走模型得到各个活跃群组关于项目的相关系数，并对用户群组生成包含冷门项目的推荐，降低了群组推荐中用户量过大的问题，同时生成的推荐包含了冷门项目。
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公开(公告)号：CN106991133A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710145033.9
申请日：2017-03-13
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于重启随机游走的活跃用户群组推荐方法，主要针对群组推荐过程中冷门项目的涵盖等问题，提出了一种群组推荐方法，主要包括提出活跃用户群组，用户倾向值，项目涵盖率，群组倾向偏差，通过重启随机游走模型得到各个活跃群组关于项目的相关系数，并对用户群组生成包含冷门项目的推荐，降低了群组推荐中用户量过大的问题，同时生成的推荐包含了冷门项目。
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公开(公告)号：CN106909607A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710010385.3
申请日：2017-01-06
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种基于随机扰动技术的协同过滤群组推荐方法，主要针对协同过滤群组推荐过程中用户可能暴露隐私信息的等问题，提出一种隐私保护群组推荐方法，主要包括提出用户原始评分数据扰动处理，用户兴趣偏好值，偏好作用权重和频度权重，通过随机扰动技术对用户原始数据进行处理保护用户的隐私数据，用户兴趣偏好值形成共同偏好群组，偏好作用权重和频度权重得到群组偏好值，基于项的协同过滤得到共同偏好群组预测评分，满足了群组获得推荐的同时也可以保护群组内用户隐私数据的需求。
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公开(公告)号：CN106231647A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610658165.7
申请日：2016-08-11
申请人： 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种在移动网络中进行副本分发的方法，采用了市场供需关系来确定转发副本的单位价格和转发副本数量。本发明提出了两种基于市场供需关系的机会网络多副本路由方法，分别称为单中继副本分发方法和多中继副本分发方法。在单中继副本分发方法中，源节点每次仅选择一个中继节点作为转发对象，适用于节点移动模式具有相似性的网络中；在多中继副本分发方法中，源节点每次可选择多个中继节点作为转发对象，适用于节点移动模式多样的网络中。本发明所述基于市场供需关系的激励相容机会式副本分发方法是有利的，最大化源节点效用的和激励相容的。
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公开(公告)号：CN105430020A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201511028126.0
申请日：2015-12-31
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04L29/06
CPC分类号： H04L63/0892 , H04L63/0407 , H04L63/10
摘要： 本发明公开了一种基于访问组的支持隐私保护的访问授权方法，依次包括初始化已有的访问组、自定义创建新的访问组、动态分配访问组以及访问授权四个步骤。本发明通过分析访问组的隐私偏好与访问者属性间的相关性，动态地为访问者分配合适的访问组，从而满足个性化隐私保护需求。
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公开(公告)号：CN102196431B
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201110126489.3
申请日：2011-05-13
申请人： 南京邮电大学
摘要： 基于物联网应用场景的隐私查询和隐私身份验证的保护方法包括基于场景的灵活隐私保护、隐私查询中的保护和身份验证中的隐私保护三个方面。在基于场景的灵活隐私保护中，本发明通过对隐私数据分级，依据用户经常到达的不同场景，设置不同场景下的隐私保护策略，有效实现个性化灵活隐私保护；在隐私查询的保护方法中，通过分解隐私数据，添加随机数和矩阵，计算出该隐私数据与查询值之间的差距值，得到近似查询的结果，实现在智能查询中对查询输入和查询结果的隐私保护；在隐私身份验证的保护方法中，通过安全多方计算的方法，使得在不暴隐私数据的情况下，直接利用被验证者身份凭证的密文进行验证，从而保护了被验证者的隐私。
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