公开(公告)号：CN107423442A

公开(公告)日：2017-12-01

申请号：CN201710666989.3

申请日：2017-08-07

申请人： 火烈鸟网络(广州)股份有限公司 ,  中山大学

发明人： 刘冶 ,  李宏浩 ,  桂进军 ,  傅自豪 ,  彭楠 ,  印鉴

IPC分类号： G06F17/30

CPC分类号： G06F16/9535

摘要： 本发明提供一种基于用户画像行为分析的游戏推荐方法及系统。通过构建特征采集器，对用户画像数据、应用列表数据、客户端上报的数据进行处理，获得规范化且符合数学建模要求的特征向量。利用多个基础推荐模型进行预测，生成初步的用户应用推荐列表及相应下载概率；结合下载概率及实际标签训练融合模型，生成最终的应用推荐列表。通过对用户历史行为日志的多维度分析，进行特征提取构建用户画像数据仓库。对于基础推荐模型，创新性地引入长短期记忆网络学习用户行为的时序关系，更好地刻画用户对物品的喜好程度，所推荐游戏应用与用户的需求匹配度高。加入集成学习进行模型融合，整合各个模型的学习结果，提高推荐算法的稳定性和泛化能力。

公开(公告)号：CN108874964A

公开(公告)日：2018-11-23

申请号：CN201810581602.9

申请日：2018-06-07

申请人： 火烈鸟网络(广州)股份有限公司 ,  中山大学

发明人： 刘冶 ,  桂进军 ,  叶思聪 ,  李宏浩 ,  周婷 ,  陈宇恒 ,  徐振涛 ,  印鉴

IPC分类号： G06F17/30

摘要： 本发明涉及一种监控数据库的方法及系统，包括：实时获取待监控数据库中的二进制数据流；实时解析所述二进制数据流，获得待监控数据库的所有操作事件；过滤所述所有操作事件，获得待监控数据库中数据表的变更事件；从所述待监控数据库中数据表的变更事件中提取需记录的数据，并标记所述需记录的数据；存储需记录的数据、二进制数据流对应的二进制文件名称及二进制数据流在二进制文件中的位置信息。本发明实现了采集和存储待监控数据库中数据表的变更信息，降低了数据库信息安全的维护成本，避免了通过对数据库中大规模数据的变更操作进行数据篡改的行为，提升了数据库审计的效率。

公开(公告)号：CN107423442B

公开(公告)日：2020-09-25

申请号：CN201710666989.3

申请日：2017-08-07

申请人： 火烈鸟网络(广州)股份有限公司 ,  中山大学

发明人： 刘冶 ,  李宏浩 ,  桂进军 ,  傅自豪 ,  彭楠 ,  印鉴

IPC分类号： G06F16/9535

摘要： 本发明提供一种基于用户画像行为分析的游戏推荐方法及系统。通过构建特征采集器，对用户画像数据、应用列表数据、客户端上报的数据进行处理，获得规范化且符合数学建模要求的特征向量。利用多个基础推荐模型进行预测，生成初步的用户应用推荐列表及相应下载概率；结合下载概率及实际标签训练融合模型，生成最终的应用推荐列表。通过对用户历史行为日志的多维度分析，进行特征提取构建用户画像数据仓库。对于基础推荐模型，创新性地引入长短期记忆网络学习用户行为的时序关系，更好地刻画用户对物品的喜好程度，所推荐游戏应用与用户的需求匹配度高。加入集成学习进行模型融合，整合各个模型的学习结果，提高推荐算法的稳定性和泛化能力。

公开(公告)号：CN108389082A

公开(公告)日：2018-08-10

申请号：CN201810213868.8

申请日：2018-03-15

申请人： 火烈鸟网络(广州)股份有限公司 ,  中山大学

发明人： 陈宇恒 ,  马朔 ,  刘冶 ,  李浩跃 ,  李锦芬 ,  彭楠 ,  徐振涛 ,  印鉴

IPC分类号： G06Q30/02 ,  G06F17/30 ,  G06F17/27 ,  G06K9/62

摘要： 本发明涉及一种游戏智能评级方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集已上线游戏在上线前的数值数据和文本数据；提取已上线游戏在上线前的数值特征和文本特征并进行特征处理；根据特征处理后已上线游戏在上线前的数值特征、文本特征和已上线游戏的级别标签，建立并训练最优随机森林算法模型；采集未上线游戏的数值数据和文本数据；提取未上线游戏的数值特征和文本特征并进行特征处理；根据最优随机森林算法模型，输入特征处理后未上线游戏的数值特征和文本特征，预测未上线游戏的游戏级别。本发明的游戏智能评级方法及系统具有评级准确，且不受人为主观因素影响的优点。

公开(公告)号：CN108389082B

公开(公告)日：2021-07-06

申请号：CN201810213868.8

申请日：2018-03-15

申请人： 火烈鸟网络(广州)股份有限公司 ,  中山大学

发明人： 陈宇恒 ,  马朔 ,  刘冶 ,  李浩跃 ,  李锦芬 ,  彭楠 ,  徐振涛 ,  印鉴

IPC分类号： G06Q30/02 ,  G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06K9/62

摘要： 本发明涉及一种游戏智能评级方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集已上线游戏在上线前的数值数据和文本数据；提取已上线游戏在上线前的数值特征和文本特征并进行特征处理；根据特征处理后已上线游戏在上线前的数值特征、文本特征和已上线游戏的级别标签，建立并训练最优随机森林算法模型；采集未上线游戏的数值数据和文本数据；提取未上线游戏的数值特征和文本特征并进行特征处理；根据最优随机森林算法模型，输入特征处理后未上线游戏的数值特征和文本特征，预测未上线游戏的游戏级别。本发明的游戏智能评级方法及系统具有评级准确，且不受人为主观因素影响的优点。

公开(公告)号：CN105955951B

公开(公告)日：2018-12-11

申请号：CN201610283866.7

申请日：2016-04-29

申请人： 中山大学 ,  火烈鸟网络(广州)股份有限公司

发明人： 刘荻 ,  刘冶 ,  王砚文 ,  陈宇恒 ,  印鉴 ,  马朔

IPC分类号： G06F17/27

摘要： 本发明涉及一种消息过滤的方法，利用贝叶斯分类器模型计算消息为不良消息的概率，根据所述不良消息的概率判断消息的性质，该消息的性质包括正常消息、不良消息和可疑消息，直接过滤掉不良消息，保留正常消息和可疑消息，再利用基于语义的深度学习模型进一步分类，确定消息为正常消息或者不良消息。相对于现有技能，本发明能够自动学习，定时更新训练集并且识别近义词，节省大量人工标注的成本，具有更好的准确率、健壮性和稳定性。另外，本发明还提供了一种消息过滤的实现装置。

公开(公告)号：CN106997549A

公开(公告)日：2017-08-01

申请号：CN201710078768.4

申请日：2017-02-14

申请人： 火烈鸟网络(广州)股份有限公司 ,  中山大学

发明人： 刘冶 ,  傅自豪 ,  刘荻 ,  李宏浩 ,  陈宇恒 ,  印鉴

IPC分类号： G06Q30/02 ,  G06K9/62

CPC分类号： G06Q30/0277 ,  G06K9/6223 ,  G06Q30/0244 ,  G06Q30/0255

摘要： 本发明涉及一种广告信息的推送方法，包括以下步骤：服务器端获取客户端的广告推送请求；服务器端向广告池模块发送广告请求，由所述广告池模块从数据库中获取广告；服务器端接收由广告池模块返回的广告；服务器端调用算法策略模块，对广告数据进行点击率预估，并进行筛选和排序；服务器端将筛选排序后的广告发回客户端。相比于现有技术，本发明针对移动终端的特点，提供了一种对移动设备用户进行个性化广告推荐的方法。通过本发明可以针对用户的需求，更加精确地挑选更加适合的广告数据，并相应地推送给用户。本发明还提供了一种用于实现上述方法的广告信息的推送系统。

公开(公告)号：CN106042963A

公开(公告)日：2016-10-26

申请号：CN201610446084.0

申请日：2016-06-17

申请人： 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 ,  中山大学

发明人： 王成建 ,  印鉴

IPC分类号： B60L11/18

CPC分类号： Y02T10/7005 ,  Y02T10/7088 ,  B60L11/1809 ,  B60L11/184 ,  B60L2260/50 ,  B60L2260/52 ,  B60L2260/54

摘要： 本发明提供一种电气化交通网络和电力系统的协同优化方法与系统，耦合电动汽车电气化交通网络和电力网络，获得电动汽车初始路径以及充电站初始价格参数，实时获取电动汽车位置信息、剩余电量信息，根据电动汽车位置信息、剩余电量信息、初始路径以及充电站初始价格参数，采用dijkstra算法查找电动汽车最低成本路径，统计每个充电站所需电量，采用拉格朗日松弛算法优化电力网络。将电动汽车电气化交通网络和电力系统耦合，一方面，采用dijkstra算法求解路径优化减少充电、运输和耗时成本的总和，另一方面，针对每个充电站所需电量用拉格朗日松弛算法，对电力网络反馈优化，实现对电气化交通网络和电力系统良好的协同优化。

公开(公告)号：CN105701084A

公开(公告)日：2016-06-22

申请号：CN201511018702.3

申请日：2015-12-28

申请人： 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 ,  中山大学

发明人： 赵秉新 ,  印鉴

IPC分类号： G06F17/27 ,  G06K9/62

CPC分类号： G06F17/2775 ,  G06K9/6269

摘要： 本申请公开了一种基于互信息的文本分类的特征提取方法。文本预处理工作主要包括去除文档标记、去停用词、分词、词性标注、统计词频及数据清洗等，以及根据特征算法提取特征词。文本分类阶段主要是对向量化的训练集通过支持向量积算法训练模型参数，从而对需要分类的文本进行机器学习分类。应用本申请方案，在文本分类的特征提取时，能够有效地避免将噪声特征纳入机器学习流程，提高了文本分类的精度，同时极大地缩减了特征库规模，降低了内存占用。

公开(公告)号：CN105187239A

公开(公告)日：2015-12-23

申请号：CN201510503595.7

申请日：2015-08-17

申请人： 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 ,  中山大学

发明人： 印鉴 ,  柳黛君 ,  李庆林 ,  司徒宇恒 ,  刘杰

IPC分类号： H04L12/24

CPC分类号： H04L41/06 ,  H04L41/024 ,  H04L41/0631 ,  H04L41/069

摘要： 本发明涉及的系一种通信网络监控到的告警信息，结合数据挖掘技术，对网管系统中出现的通信告警建立数据仓库，利用关联分析和回归预测方法，分析海量通信告警；本发明有两个目的：第一个是将同一时间出现的不同专业的告警信息进行关联分析，提炼出最有利于故障分析的告警信息，最快的速度找出决定告警的直接原因；第二个是通过回归预测，挖掘出具有预警信息的告警，预测出来潜在问题，在代维人员巡检的过程中，重点关注，防止信号中断。从而及时有效的处理通信故障，保障信号质量。