公开(公告)号：CN119883660A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510376494.1

申请日：2025-03-28

Applicant: 山东大学

Inventor： 何伟 ,  郑世雄 ,  崔立真 ,  徐庸辉 ,  郭伟 ,  郑永清

IPC: G06F9/50 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于计算机人工智能和无线通信网络领域，提供了一种融合图神经和混合专家模型的边缘模型调度方法及系统，通过收集多模态、硬件参数和模型性能数据，依据边缘设备资源状况与任务计算需求，构建图神经网络结构，从而捕捉数据、硬件和模型间的拓扑关系与条件依赖；通过在数据产生的本地进行特征处理，显著减少了数据传输到云端或中心服务器的时间延迟，从而提高了整体系统的资源利用和模型处理效率；基于通用特征和新消息传递机制构建的图神经网络预测模型，能有效应对陌生硬件设备环境中零样本预测问题，无需针对每种硬件设备进行专门的训练和优化并生成多样化预测结果，有效降低预测结果过拟合的风险。

公开(公告)号：CN119850233A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411618781.0

申请日：2024-11-13

Applicant: 山东大学

Inventor： 崔立真 ,  周德雨 ,  鹿旭东 ,  郭伟 ,  何伟 ,  张琳浩

IPC: G06Q30/0201 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明提供了一种数字服务市场仿真方法及系统，对数字服务市场中的外部需求环境进行建模，将外部需求环境映射为代表用户需求的不同类型、不同难度的订单状态，并设置订单到达策略和订单难度生成策略；对数字服务市场中的数字服务系统的主体进行建模，主体包含平台、机构和执行智能体；对数字服务市场中的机构之间的订单传递规则以及机构内部的执行智能体协作规则进行建模；基于三部分的建模结果，配置目标数字服务市场的外部需求环境、主体和规则参数，进行仿真。本发明通过从外部环境、主体和规则三个方面建模实现数字服务市场到计算机仿真系统的映射，解决了现有数字服务市场中缺乏直观有效的仿真方法和实验系统的问题。

公开(公告)号：CN119721296A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411891430.7

申请日：2024-12-20

Applicant: 山东大学

Inventor： 吕洪涛 ,  刘之恒 ,  刘磊 ,  崔立真 ,  郭伟

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/098 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/22

Abstract: 本公开提供了基于主成分分析的工业物联网联邦学习方法及系统，涉及智能工业制造及模型估值技术领域，包括：获取所有工厂参与者上传的模型参数，利用模型参数构建模型参数矩阵；采用主成分分析法对模型参数矩阵进行数据降维，并计算模型参数矩阵的协方差矩阵，对协方差矩阵使用特征值分解获取模型参数矩阵的主成分；基于模型参数矩阵的主成分计算特定本地模型与其他本地模型之间的相似度和差异度；根据计算得到的相似度和差异度结果，将相似度和差异度中的最小值作为模型贡献度；基于模型贡献度，使用类SoftMax函数进行转化并计算对应的权重，将模型贡献度转化得到的权重应用于聚合全局模型，从而得到新权重下的全局模型。

公开(公告)号：CN119005585A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411022309.0

申请日：2024-07-29

Applicant: 山东大学

Inventor： 郭伟 ,  赵永光 ,  郑永清 ,  刘勇袺 ,  鹿旭东 ,  崔立真

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q30/0202 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供了一种多充电站智能调度方法及系统，获取待调度的电动汽车充电站的历史数据和实时数据，并进行预处理；依据智能体在每个时间步中的运营指标，构建状态空间；根据智能体在每个时间步可执行的所有可能动作，构建动作空间；创建奖励函数，以评估智能体执行动作时获得的奖励，指导智能体选择最优动作；采用软演员‑评论家算法优化马尔可夫决策过程策略，使智能体能够在每个决策周期内选择最优动作；对优化后的智能体决策策略进行训练，利用训练后的智能体决策策略，基于实时数据，进行目标充电站的能源调度。本发明通过智能体间的通信协作，实现了充电站的协同能源管理，同时增强了系统对能源供应波动的适应能力和安全性。

公开(公告)号：CN119005457A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411495598.6

申请日：2024-10-25

Applicant: 山东大学

Inventor： 何伟 ,  王汝月 ,  崔立真 ,  徐庸辉 ,  郭伟 ,  鹿旭东

IPC: G06Q10/04 ,  G06F16/9536 ,  G06F16/9537 ,  G06Q50/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提出了一种移动用户轨迹预测方法及系统，涉及计算机信息通信和服务计算技术领域，包括：获取移动用户的历史时空轨迹数据，引入社交关系数据，构建异质图；通过基于对比学习的特征提取模型，从结构层和特征层分别对异质图进行数据增强，并捕捉时空轨迹数据中的依赖关系和兴趣偏好，提取轨迹特征；基于轨迹特征，进行兴趣点的预测；结构层是采用奇异值分解方法提取异质图中的结构信息，重构异质图；特征层是通过轻量级图卷积神经网络对原异质图和重构后的异质图进行对比学习过程中，对特征空间添加噪声；本发明通过引入社交关系数据和从两个层面进行数据增强的对比学习机制，准确提取轨迹特征，缓解时空数据稀疏性问题。

公开(公告)号：CN119005300A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411076055.0

申请日：2024-08-07

Applicant: 山东大学

Inventor： 徐庸辉 ,  张涵睿 ,  林志强 ,  魏琨峰 ,  张翰林 ,  崔立真

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06F21/62 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明涉及一种基于伪元路径生成的联邦异构图表示学习方法及系统，属于联邦异构图表示学习技术领域，通过引入伪元路径生成、联邦异构图融合和联邦参数聚合方法，将异构图表示学习方法很好地融入进联邦学习架构中，通过联邦学习的架构来提升模型性能。本发明通过客户端伪元路径生成，解决了联邦异构图表示学习中跨客户端的结构信息缺失问题。本发明通过共享伪元路径而不是本地真实数据，可以保障客户端的本地数据隐私，每个客户端的本地真实异构图都不会被其他客户端或者中心服务器获取，在很好地提升模型性能的同时，极大地提升联邦异构图表示学习方法中对客户端本地数据隐私的保护能力。

公开(公告)号：CN118012868B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202410130324.0

申请日：2024-01-29

Applicant: 山东大学

Inventor： 崔立真 ,  孔兰菊 ,  李庆忠 ,  闫中敏 ,  郭伟 ,  何伟

IPC: G06F16/22 ,  G06F16/27 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明涉及一种数据要素分布式异构存储方法、装置及存储介质，本发明数据资产存储模型基于冷热感知的资产增量存储机制，通过区块链中面向活跃用户的增量状态树，实现数据要素权属、状态、属性的流通与存储；基于纠删码的最小冗余分片存储机制，使用哈希承诺将链上的数据要素表示与链下的数据要素内容相锚定，以最小冗余将数据要素的内容数据分片存储，保证数据要素的不可篡改、快速响应、存储节约。数据资源存储模型针对数据要素建立分布式数据库，在所有者、服务商、使用者间实现数据多方协同；库链融合的双向锚定验证机制保证链上数据资产的权属与状态与链下数据资源的真实使用与流通状况达成一致可验证，实现数据的可控使用与隐私安全。

公开(公告)号：CN118869238A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410786301.5

申请日：2024-06-18

Applicant: 山东大学

Inventor： 刘治 ,  王聪聪 ,  崔立真 ,  董郑 ,  孙健 ,  肖珂

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明涉及网络空间安全技术领域，本发明公开了基于注意力机制和深度学习的恶意流量检测方法、系统、存储介质及设备，包括：获取待检测的网络节点的流量数据，并进行预处理；采用训练后的恶意流量检测模型在线检测预处理后的流量数据，得到流量数据所属类别；其中，恶意流量检测模型包括层次特征提取模型、时空特征提取模型和自注意力层，所述层次特征提取模型通过堆叠的卷积层，提取流量数据的层次特征图，所述时空特征提取模型采用卷积长短时记忆网络，提取不同尺度的时空结构特征；所述自注意力层对层次特征图和不同尺度的时空结构特征进行加权融合。提高了恶意流量检测的精度。

公开(公告)号：CN118735625A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410723465.3

申请日：2024-06-05

Applicant: 山东大学

Inventor： 崔立真 ,  赵一博文 ,  徐庸辉 ,  刘宁 ,  郭伟 ,  张艺馨

IPC: G06Q30/0601 ,  G06N3/042 ,  G06T7/10 ,  G06T5/70 ,  G06N3/04 ,  G06N3/094 ,  G06N3/06

Abstract: 本发明涉及数据科学与人工智能领域，提供了一种基于图神经网络的推荐系统去噪方法及系统。该方法包括，获取推荐系统中的用户行为数据和相关商品数据，采用图神经网络，根据所需推荐任务，构建用户任务图；根据用户任务图，计算图中每条边与推荐任务的相关性，生成软掩码；基于所述软掩码，将用户任务图分割成去噪图和背门图；其中，所述去噪图包含用户真实偏好所对应的边，所述背门图包含潜在噪声因素所对应的边；分别计算去噪图的损失和背门图的损失，结合相应的权重参数，计算总损失，用以优化推荐系统的性能。本发明实现了对用户行为数据中真实偏好与噪声干扰的准确分离，有效区分推荐系统中的因果关系和噪声。

公开(公告)号：CN112085559B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202010833009.6

申请日：2020-08-18

Applicant: 山东大学

Inventor： 刘士军 ,  崔志红 ,  潘丽 ,  崔立真

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F16/36 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时序性知识图谱的可解释商品推荐方法及系统，所述方法包括：获取用户的历史点击序列，并基于历史点击序列构建时序性知识图谱，所述时序性知识图谱中包括多个时间段的实体和实体之间的关系；基于初始实体，依次根据各个时间段的知识图谱进行设定步长的行为选择，获取各个时间段的状态及其真实值；所述状态包括初始实体、最终实体和相应路径；根据各个时间段的状态及其真实值，采用GRU网络进行商品推荐并给出解释路径。本发明通过构建时序性知识图谱，能够挖掘更多的用户潜在兴趣，有助于增加推荐的有效性、准确性和多样性。