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公开(公告)号：CN111539733B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202010301402.0
申请日：2020-04-16
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q20/40 , G06Q20/38 , G06Q40/04 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于全中心损失函数的欺诈交易识别方法、系统、装置，所述方法包括以下步骤：构建基于全中心损失函数的深度学习模型；使用标注好的电子交易数据训练所述深度学习模型直到模型收敛，获得深度学习模型的参数；将所述参数带入所述深度学习模型生成欺诈交易识别模型。本发明的一种基于全中心损失函数的欺诈交易识别方法、系统、装置，用于构建基于全中心损失函数的深度学习模型，从而生成欺诈交易识别模型，用于进行电子交易的欺诈交易识别，提升欺诈交易识别的效果。
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公开(公告)号：CN107392121B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201710548621.7
申请日：2017-07-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于设备指纹识别的自适应设备识别方法及系统，包括：获取用户登录信息，实时采集用户的指纹登录数据和移动端及浏览器端的的用户设备数据并保存为设备记录信息；筛选指纹登录数据，提取出登录特征信息为样本特征信息；数值化样本特征信息得散列特征数值，归一化散列特征数值为样本特征数值，将样本特征数值转化为多维特征向量；以样本的多维特征向量作为输入，根据预设的相似性度量函数确定聚类算法的K值；根据聚类算法确定簇中心并保存；对比设备信息与簇中心的汉明距离与可信阈值，根据汉明距离和可信阈值的比较结果来识别新登录设备。
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公开(公告)号：CN111046890B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201811184324.X
申请日：2018-10-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种通信系统、服务器、基于传感器的设备识别方法及装置，具体包括从所述待测设备中获取所述指定传感器的数据信息；从所述数据信息中，提取所述待测设备处于特定状态下的特定数据信息；获取所述特定数据信息的数据特征；根据预先建立的训练模型，对所述数据特征进行处理，以根据处理结果判断所述待测设备是否为可信设备；其中，所述训练模型为预先根据所述可信设备和处于所述特定状态下的可信设备的指定传感器的数据信息的数据特征训练生成的。本发明利用待测设备的硬件的个体差异，对待测设备是否属于可信设备进行判定，判定结果精确度高、稳定性好，且硬件不易被篡改，使用的安全性也有很大提升。
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公开(公告)号：CN112084002B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202010768451.5
申请日：2020-08-03
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种云环境下微服务系统的弹性伸缩方法、系统、介质及设备，所述弹性伸缩方法包括：监控所述云环境下微服务系统中每个微服务实例的工作属性信息；在所述微服务系统运行前及运行时，确定每种微服务实例的最优性价比容器类型；以任务的工作流和每种微服务实例的最佳性价比容器类型为基础，形成任务的调度方案；读取所述任务的调度方案，以从其中获取新增微服务实例的类型和数量，并将新增微服务实例部署在已租用或新增虚拟机上。本发明综合考虑任务调度算法和资源伸缩算法，通过任务调度算法精确确定需要扩展的资源数量，再通过资源伸缩算法进行成本最优化的伸缩方案求解，保证微服务系统性能，最小化云资源租用成本。
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公开(公告)号：CN111862595B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202010513633.8
申请日：2020-06-08
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于路网拓扑关系的速度预测方法、系统、介质及设备，所述基于路网拓扑关系的速度预测方法包括：根据路网中所有路段的端点信息，对选定区域路网建立路段的拓扑信息；在路网中选择种子路段和非种子路段；种子路段为路网中对整体预测贡献值最高的若干路段；对路网中非种子路段的一阶预测模型进行权值学习，以预测出速度变化差值；对路网的速度值进行整体预测。本发明在已有的利用交通趋势来预测速度的两步预测模型基础上，通过种子路段预测非种子路段的速度的思想，且利用了路段之间的拓扑性，通过历史数据来衡量相邻路段的速度影响程度，依据每条路段的速度变化值都被其上游路段所决定这一设想，预测得到速度变化值进而预测速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113127632A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110533278.5
申请日：2021-05-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/34 , G06F40/211 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于异质图的文本摘要方法及装置、存储介质和终端，其中方法包括：将预设知识库与目标文本进行知识融合，获取目标文本的单词特征和句子特征，基于单词特征和句子特征构建目标文本的文本异质图；基于边权重和注意力权重，通过图注意力网络对文本异质图进行更新，获取更新版文本异质图；计算更新版文本异质图中句子向量的多类摘要指标，并根据每个句子向量对应的多类摘要指标计算对应句子向量的分类权重；基于句子向量的分类权重分别对更新版文本异质图中的句子特征进行加权，并基于加权后的句子特征获取对应的句子标签，根据获取的句子标签生成文本摘要。本发明更直接的方式是将句子和单词分别作为两类节点构建异质图，使用单词节点作为句子的中介，丰富句子间的关联并间接传递信息。
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公开(公告)号：CN108229964B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201711428774.4
申请日：2017-12-25
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q20/40
Abstract: 交易行为轮廓构建与认证方法、系统、介质及设备，包括：获取用户交易行为数据和交易记录信息；预处理用户交易行为数据得到交易序列，根据交易序列生成用户的交易日志，根据交易日志生成行为轮廓认证信息并保存于轮廓数据库；根据实时获取的交易记录信息从轮廓数据库中读取行为轮廓，根据行为轮廓计算交易记录信息的交易序列对应的交易行为的合法判定信息；根据合法判定信息认证交易行为得认证结果信息，返回认证结果信息更新轮廓数据库，本发明解决了提供了行为轮廓生成及基于行为轮廓认证的方法，解决了现有技术中存在的交易安全性低和身份认证准确度不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN109886284B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201811522918.7
申请日：2018-12-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于层次化聚类的欺诈检测方法及系统，获取并分析交易特征信息得特征分析数据，根据特征分析数据选取聚类模型；获取样本数据集，根据聚类模型层次化聚类样本数据集以构造一树形结构，并划分样本数据集至树形结构的叶子节点中；分类叶子节点以获取节点类型数据；根据节点类型数据处理聚类树模型中的叶子节点，完成欺诈交易检测，解决了现有技术存在的性能考虑不全面、检测精确率低和类别不均衡的技术问题。
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公开(公告)号：CN106911668B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710016864.6
申请日：2017-01-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于用户行为模型的身份认证方法及系统，包括：根据服务器端发送的日志文件收集用户行为信息，按照预设时序对原有行为信息进行更新并保存，其中用户行为信息与用户行为对应。根据预设行为模型，计算用户行为信息，得出特定行为出现概率并累加，计算出用户行为信息与预设行为模型的相似度信息；计算相似度信息，更新用户行为信息和用户行为判断参数，并结合更新的用户行为信息训练用户行为分类器；根据用户行为分类器判定用户行为是否异常。
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公开(公告)号：CN111369035A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010095219.X
申请日：2020-02-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于图规划的服务封装方法、系统、介质及设备，所述基于图规划的服务封装方法包括：建立与用户操作相关的服务的数学模型；结合所述数学模型提供的信息确定所述服务在不同业务场景偏好下的服务质量；利用所述服务在不同业务场景偏好下的服务质量进行服务筛选，建立在不同偏好下的任务库；对不同的所述任务库进行任务匹配，确定任务关联集合；将任务关联集合、用户请求和偏好作为输入，进行服务组合。本发明提供了一种复杂业务服务组合封装以及其合理性分析方法，将服务在运行时的服务质量，加入到建模过程中，根据用户偏好对服务集合进行划分，通过一种改进的图规划服务组合算法，形成服务工作流，从而完成复杂业务的服务封装。
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