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公开(公告)号：CN109299366B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201811136059.8
申请日：2018-09-28
Applicant: 西安交通大学深圳研究院
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提供了一种基于内容相似度实时计算的网络数据分类推荐系统，由系统入口模块、特征提取模块、特征相似度计算模块，类别推荐模块，特征标签库更新模块构成；入口模块负责检测请求的合法性；特征提取模块负责调用不同的特征提取算法子模块，提取待测目标特征；特征相似度计算模块负责快速计算待测目标集合与现有类别的相似度；类别推荐模块负责拟合各个得分向量，并推荐高得分类别给用户；特征标签库更新模块负责根据用户最终选择，对系统进行参数调优。本系统运用快速计算两个集合Jaccard相似度的算法，加快了系统的响应速度；同时借鉴Stacking算法思想，结合机器学习算法，使整个系统可随着实际生产环境和用户反馈进行学习，从而提高了推荐的正确性。
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公开(公告)号：CN109347662A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811136073.8
申请日：2018-09-28
Applicant: 西安交通大学深圳研究院
CPC classification number: H04L41/12 , H04L41/142 , H04L43/50 , H04L67/10 , H04L67/1097
Abstract: 本发明提供一种面向大规模网络流量的分布式社会网络结构快速挖掘系统，对高速产生的大规模网络流量进行分布式地分配与存储，挖掘社会网络中存在的拓扑结构，包括数据处理、网络结构挖掘、数据存储三个子系统；面向大规模网络流量，提出原创的分布式数据分配与存储模型；提出原创的分布式社会网络结构测量模型，可对社会网络中存在的拓扑结构进行不同粒度的测量；本发明适用于大规模流数据，可用于网络拓扑结构测量；也可基于网络拓扑结构的测量结果，进行用户身份预测、社团检测、异常行为挖掘等。
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公开(公告)号：CN109347662B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201811136073.8
申请日：2018-09-28
Applicant: 西安交通大学深圳研究院
Abstract: 本发明提供一种面向大规模网络流量的分布式社会网络结构快速挖掘系统，对高速产生的大规模网络流量进行分布式地分配与存储，挖掘社会网络中存在的拓扑结构，包括数据处理、网络结构挖掘、数据存储三个子系统；面向大规模网络流量，提出原创的分布式数据分配与存储模型；提出原创的分布式社会网络结构测量模型，可对社会网络中存在的拓扑结构进行不同粒度的测量；本发明适用于大规模流数据，可用于网络拓扑结构测量；也可基于网络拓扑结构的测量结果，进行用户身份预测、社团检测、异常行为挖掘等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109299366A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811136059.8
申请日：2018-09-28
Applicant: 西安交通大学深圳研究院
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提供了一种基于内容相似度实时计算的网络数据分类推荐系统，由系统入口模块、特征提取模块、特征相似度计算模块，类别推荐模块，特征标签库更新模块构成；入口模块负责检测请求的合法性；特征提取模块负责调用不同的特征提取算法子模块，提取待测目标特征；特征相似度计算模块负责快速计算待测目标集合与现有类别的相似度；类别推荐模块负责拟合各个得分向量，并推荐高得分类别给用户；特征标签库更新模块负责根据用户最终选择，对系统进行参数调优。本系统运用快速计算两个集合Jaccard相似度的算法，加快了系统的响应速度；同时借鉴Stacking算法思想，结合机器学习算法，使整个系统可随着实际生产环境和用户反馈进行学习，从而提高了推荐的正确性。
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公开(公告)号：CN109257760A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811136066.8
申请日：2018-09-28
Applicant: 西安交通大学深圳研究院
Abstract: 本发明一种无线网络中的用户流量预测系统，包括基本特征提取、用户移动轨迹预测、用户流量偏好分析和区域流量预测四个子系统：首先对用户流量进行分析，初步提取用户特征；根据用户在区域中移动轨迹数据，基于卷积神经网络模型预测用户下一步去向；根据用户在区域中使用流量情况，基于循环神经网络模型预测用户下一时段流量；结合用户移动轨迹预测和流量预测，对整个区域下一时段的流量分布进行预测。本发明通过对区域中无线网络用户的无线网络连接及流量使用情况进行分析，预测该区域下一时段各个无线接入点的网络流量。可用于解决无线网络中多个路由器的带宽、信道分配问题；解决特定用户的流量使用情况预测问题；也可用于用户移动轨迹预测。
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公开(公告)号：CN109257760B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201811136066.8
申请日：2018-09-28
Applicant: 西安交通大学深圳研究院
Abstract: 本发明一种无线网络中的用户流量预测系统，包括基本特征提取、用户移动轨迹预测、用户流量偏好分析和区域流量预测四个子系统：首先对用户流量进行分析，初步提取用户特征；根据用户在区域中移动轨迹数据，基于卷积神经网络模型预测用户下一步去向；根据用户在区域中使用流量情况，基于循环神经网络模型预测用户下一时段流量；结合用户移动轨迹预测和流量预测，对整个区域下一时段的流量分布进行预测。本发明通过对区域中无线网络用户的无线网络连接及流量使用情况进行分析，预测该区域下一时段各个无线接入点的网络流量。可用于解决无线网络中多个路由器的带宽、信道分配问题；解决特定用户的流量使用情况预测问题；也可用于用户移动轨迹预测。
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公开(公告)号：CN109299365B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201811136056.4
申请日：2018-09-28
Applicant: 西安交通大学深圳研究院
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种基于数据流的异常用户检索系统，使用原创的SimCard算法通过对输入的“用户‑兴趣”数据流(如通话网络，流量网络，社交网络好友关系等)进行实时的监控，并根据使用者给定的种子异常用户，反馈与之相似的用户，并根据提前给定的条件过滤出其中的异常用户；包括数据流采样，相似用户查询及异常用户过滤这三个子系统。本发明可用于数据流动态采样；可用于估计某一用户兴趣集合的基数；可用于估计两个用户之间的兴趣集合的交集大小；也可用于估计两个用户之间的相似程度；还可以根据给定的种子异常用户进行相似异常用户检索等。
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公开(公告)号：CN109299365A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811136056.4
申请日：2018-09-28
Applicant: 西安交通大学深圳研究院
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种基于数据流的异常用户检索系统，使用原创的SimCard算法通过对输入的“用户-兴趣”数据流(如通话网络，流量网络，社交网络好友关系等)进行实时的监控，并根据使用者给定的种子异常用户，反馈与之相似的用户，并根据提前给定的条件过滤出其中的异常用户；包括数据流采样，相似用户查询及异常用户过滤这三个子系统。本发明可用于数据流动态采样；可用于估计某一用户兴趣集合的基数；可用于估计两个用户之间的兴趣集合的交集大小；也可用于估计两个用户之间的相似程度；还可以根据给定的种子异常用户进行相似异常用户检索等。
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