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公开(公告)号：CN115827228B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202211537162.X
申请日：2022-12-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/50 , G06F16/9032
Abstract: 本发明公开了一种多端软服务机器人对话状态迁移方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、对话状态要素构建；步骤S2、对话日志设计；步骤S3、状态触发机制设计；步骤S4、状态相关对话流程扩充；步骤S5、对话状态存储。本发明能够将对话抽象为可在不同端设备传输的文件，实现对话流程的抽象化，使得将未完成的对话流程进行传输变为可能，让对话伴随着场景进行转移，使得一个未完成的对话流程可以在任何时间属于同一用户任何场景下的设备中随时随地被唤醒并继续，实现各个端对同一个对话的同步，保持对话长任务在多个端设备之间的连续进行。
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公开(公告)号：CN112732251B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202011564995.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F8/38 , G06F16/958
Abstract: 本发明公开了一种面向服务互联网的服务价值网的半自动化生成方法。步骤1：根据先验知识构建抽象层价值网；所述抽象层价值网包括巨头节点、其他服务参与者和之间的价值交换关系；步骤2：根据巨头节点网站内的HTML文件中的信息通过计算自动生成节点，即服务参与者具体实例；步骤3：通过步骤2生成的节点与其对应价值的价值交换关系；步骤4：对步骤2和步骤3所得到的服务参与者具体实例和价值交换关系进行人工矫正；步骤5：基于步骤4中人工矫正过的价值交换关系，最终生成实例层面价值网。提高获取服务价值的效率并且给出一些针对服务价值的具体分析方法，根据整个服务体系中价值层面出现的一些缺陷与不足提出相应的优化及创新方案。
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公开(公告)号：CN115622785B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202211302535.5
申请日：2022-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种面向服务互联网的多层次零信任安全控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、基于零信任机制的服务互联网平台安全框架设计；步骤S2、面向服务互联网的安全控制策略模型设计；步骤S3、安全控制策略解析及冲突检测；步骤S4、安全控制策略部署。本发明完成了服务互联网平台的架构设计、安全控制策略设计、安全控制策略解析和部署，考虑到了服务互联网平台多层级的复杂部署架构以及各类服务异构的特点，克服了当前技术没有考虑平台多层级结构以及控制粒度粗的缺点，实现了对服务互联网平台细粒度的安全控制。
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公开(公告)号：CN116471281A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310248327.X
申请日：2023-03-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L67/1042 , H04L41/14
Abstract: 本发明提出一种考虑节点自私性的去中心化服务组合方法。所述方法首先对服务提供商的自私性进行建模。然后，为了提高组合效率和解决方案的质量，在历史组合中利用了经验法则，提出了需求模式、服务模式和关联矩阵来挖掘历史组合中的共性，并设计了一个多标签分类模型提取特性，缩小了候选服务的规模。基于这些服务，设计了一个服务组合算法和服务协调协议来协调各服务提供商并构建服务解决方案。为了保护服务提供商之间的隐私，基于一个成熟的联邦学习框架来训练模型，并在算法和协议设计中避免隐私泄露。
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公开(公告)号：CN113553493A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010333583.5
申请日：2020-04-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于需求服务概率矩阵的服务选择方法。步骤1：使用模糊聚类方法将历史服务记录中的用户需求进行聚类；步骤2：使用FP增长算法对服务系统中存在的解决方案进行挖掘，重点关注历史记录中频繁且同时被调用的Web服务；步骤3：通过建立概率矩阵提高传统服务选择问题的效率；步骤4：计算最可能被新需求使用的服务频繁模式，以及将多个服务频繁模式进行组合的可能性。本发明以从历史数据中获得的先验知识作为指导，有效的缩减服务选择问题的搜索空间，以达到提高效率的目的。克服上述现有技术没有考虑领域先验知识的缺点，弥补了服务选择领域中利用已有部分服务解决方案片段进行服务选择的空白。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111898928A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010833133.2
申请日：2020-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/06 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/169 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向时空界的多方服务价值-质量-能力指标对齐方法，该方法分为两部分：面向领域特征的多参与者服务价值-质量-能力评价指标语义对齐和面向时空界特征的多参与者服务价值-质量-能力评价指标量化方式对齐。本发明并不依赖于本体的建设，而是利用自然语言处理常用的手段抽取指标定义和解释的语句中包含的关键词汇，借助公共词典和领域词典中包含的词汇信息和语素关系挖掘不同指标间的相关关系。在量化方式对齐方面，本发明总结了多参与者在协作过程中导致量化方式不一致的因素，并从时空界的角度考虑多维服务实现环境下指标具体取值与实际要表达的服务等级之间的映射关系，实现指标量化方式对齐。
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公开(公告)号：CN119312008A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411343841.2
申请日：2024-09-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 复杂多方协作服务的价值与质量冲突消解方法，属于计算机服务技术领域。所述方法包括以下步骤：步骤S1：多方协作服务中的价值冲突建模；步骤S2：基于大型语言模型微调的协商代理；步骤S3：协商意愿感知和计算方法；步骤S4：建立复杂多方协作服务价值冲突协商框架。本发明针对复杂多方协作服务的特性，剖析其复杂性，通过价值建模，将价值冲突转化为可求解的最大化共识水平问题，将多方协作服务的价值与质量冲突转化为服务协商问题，协助多参与方完成复杂多方协作服务的服务质量参数设计。本发明构建了一种基于大模型代理的自动化协商框架，通过利用大型语言模型微调协商代理，帮助多参与方完成协商对话、策略学习、对手建模等过程，协助完成协商。
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公开(公告)号：CN118764541A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410796780.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L69/00 , H04L67/104 , G06F40/205 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种基于模型驱动的多方复杂协议上链模式分析与建模方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、收集、总结和归纳协议中区块链案例的上链模式；步骤S2、上链模式提取；步骤S3、构建符合模型驱动架构的多方服务协议上链模型；步骤S4、可视化工具的实现。该方法能够在系统运行时，对复杂协议文本的区块链部署需求进行分析并提取上链元素，然后根据上链元素对协议进行建模，模型符合模型驱动架构的标准，最后实现模型间的无语义丢失的自动转换，以便智能合约的开发人员能够更好的理解业务需求并减少交流障碍。
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公开(公告)号：CN117094381B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311054007.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 一种兼顾高效通信和个性化的多模态联邦协同方法，所述方法首先在云端构建全局模型，全局模型采用了多模态模型，可以对多模态数据进行建模，并分别初始化全局模型的权重；将全局模型参数拷贝给边缘端，构建局部模型。局部模型为一个三玩家模型，分别是全局网络，切分网络和局部网络。在模型局部更新阶段，将切分网络划分为基础层和学习层，其中基础层的参数可以通过上传上行链路的形式传送给云端全局模型；基于误差压缩的梯度输出方法，计算边缘端模型参数梯度的积累量，并对参数梯度的积累量采用信号压缩，减少需要更新的量，达到提高通信效率的目的。
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公开(公告)号：CN117094381A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311054007.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 一种兼顾高效通信和个性化的多模态联邦协同方法，所述方法首先在云端构建全局模型，全局模型采用了多模态模型，可以对多模态数据进行建模，并分别初始化全局模型的权重；将全局模型参数拷贝给边缘端，构建局部模型。局部模型为一个三玩家模型，分别是全局网络，切分网络和局部网络。在模型局部更新阶段，将切分网络划分为基础层和学习层，其中基础层的参数可以通过上传上行链路的形式传送给云端全局模型；基于误差压缩的梯度输出方法，计算边缘端模型参数梯度的积累量，并对参数梯度的积累量采用信号压缩，减少需要更新的量，达到提高通信效率的目的。
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