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公开(公告)号：CN108446340A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810174542.9
申请日：2018-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海翰宝网络科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向海量小文件的用户热点数据访问预测方法，从用户访问数据的特点入手，根据文件访问的关联性特点，使用用户相关的分布式海量小文件存储系统文件访问日志，训练Skip-Gram模型，对文件的上下文访问特征进行提取，使用K-means算法对文件特征聚类，对访问相似度高的文件进行集中分析，训练GRU模型，对文件间的关联性进行分析，并根据用户当前访问文件所属类别序列进行预测，将用户未来可能访问文件类别中的全部文件预取至缓存，减少了系统的I/O次数，整体上提升了分布式海量小文件存储系统读取效率。
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公开(公告)号：CN108446340B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201810174542.9
申请日：2018-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海翰宝网络科技有限公司
IPC: G06F16/172 , G06F16/182 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向海量小文件的用户热点数据访问预测方法，从用户访问数据的特点入手，根据文件访问的关联性特点，使用用户相关的分布式海量小文件存储系统文件访问日志，训练Skip‑Gram模型，对文件的上下文访问特征进行提取，使用K‑means算法对文件特征聚类，对访问相似度高的文件进行集中分析，训练GRU模型，对文件间的关联性进行分析，并根据用户当前访问文件所属类别序列进行预测，将用户未来可能访问文件类别中的全部文件预取至缓存，减少了系统的I/O次数，整体上提升了分布式海量小文件存储系统读取效率。
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公开(公告)号：CN109992725A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910285507.9
申请日：2019-04-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海翰宝网络科技有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种基于双向距离网络嵌入的社交网络表示方法，属于数据挖掘与网络技术领域。本发明首先读取社交关系网络中的节点并进行编码；然后读取关注与被关注关系，分别为每一个节点生成窗口大小为k的上文邻居节点序列和下文邻居节点序列，并记录每个邻居节点到该节点的有向距离；构造三层网络嵌入模型；将节点编码集作为输入进行学习，并不断进行模型超参数的调整；最后将隐藏层的权重矩阵作为最终网络嵌入的结果，每一行的向量表示作为节点的向量表示。本发明解决了现有社交关系网络的结构和拓扑信息表示不准确，对真实社交关系的还原能力较低，将不能有效的处理网络数据并精准有效的控制事件的发展的问题。本发明可用于社交网络表示。
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