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[发明专利]一种用于网络攻击识别的概念漂移检测方法及系统-CN202310602465.3在审
发明人：陈心童;傅剑文;韩弘炀;章建森;周文彬 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种用于网络攻击识别的概念漂移检测方法及系统，涉及网络安全技术领域。该方法对持续获取的网络访问流量信息进行网络访问特征选择，根据选择的特征收集分类标注信息作为原始样本，并通过预训练的网络攻击分类器从原始样本中生成网络访问特征的嵌入向量表示，然后将所述网络访问特征的嵌入向量输入预训练的基于自编码器实现的概念漂移检测器，可以将高维的网络访问特征嵌入向量映射到低维空间，压缩了原始样本的向量空间便于计算样本距离，并通过样本距离快速完成单条小样本是否发生概念漂移的检测，比传统整体性漂移检测评估方法更为精细、准确，从而满足了网络攻击识别应用场景中单个小样本实时的概念漂移检测需求。
一种用于网络攻击识别概念漂移检测方法系统

[发明专利]一种离相封闭母线自适应隔振控制方法-CN202310667056.1在审
发明人： 傅剑文;杨波;王帅帅;汪晓玫;钱峰;王东;贾宋义;朱丹平;俞嘉泽;陈俊冶 -专利权人：国网新源集团有限公司新安江水力发电厂;国家电网有限公司;国网新源集团有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开一种离相封闭母线自适应隔振控制方法，其特征在于结合离相封闭母线内部结构和磁流变弹性体隔振器相间安装方式建立等效十四自由度隔振系统动力学模型；确定动力学模型的输入与输出变量后进行模糊控制器设计，将输入变量模糊化，制定模糊规则后解模糊得出输出变量；确定模糊控制器量化因子参数，将计算出的控制电流输出至磁流变弹性体隔振器，使隔振器刚度和阻尼发生改变。能充分发挥磁流变弹性体隔振器变刚度和变阻尼的力学特性，高效抑制离相封闭母线正常工作和短路电流情况下产生的振动，对确保设备安全及电力系统稳定具有重要现实意义。
一种封闭母线自适应控制方法

[发明专利]一种基于对抗训练的流行度去偏方法-CN202310599481.1在审
发明人：张丽娜;傅剑文;韩弘炀 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于对抗训练的流行度去偏方法，涉及推荐系统领域。根据推荐系统点击曝光数据，得到用户的数据特征，然后利用双塔模型训练基础分类器，然后在通过生成对抗网络训练，从实际的用户点击的真实流行‑真实长尾商品对获取真实流行‑虚拟长尾商品对，并且通过不断训练将虚拟长尾样本尽可能的的逼近真实样本，并利用基础分类器对生成的虚拟样本进行预测，并保留预测结果较好的前N件商品样本作为双塔模型训练的优质样本补充，能够从根本上缓解流行样本与长尾样本不均衡导致的流行度偏差问题。
一种基于对抗训练流行偏方

[发明专利]一种图神经网络架构的自动化生成方法及系统-CN202310601673.1在审
发明人： 傅剑文;陈心童;章建森;韩弘炀;周文彬 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06N3/042 文献下载
摘要：本发明提出了一种图神经网络架构的自动化生成方法及系统，涉及图神经网络领域。包括构建图网络；在图数据库生成该图网络；为每个节点生成代表其属性的m维特征向量，以生成节点集的属性特征矩阵；同时生成代表该图网络各节点间连接关系的邻接矩阵；为节点集中的节点打上正负标签；节点集包括有标签和无标签；定义待搜索的搜索空间为集合，集合中的元素为图神经网络中的聚合算子；初始化架构空间，将原始图层通过任一算子生成下一图层，并将下一图层与汇总图层进行连接作为初始结构；对搜索空间中的所有算子的初始结构进行参数学习，并加入图神经网络架构集合中。本发明高效的构建出当前场景的图神经网络架构，降低了开发门槛和时间投入。
一种神经网络架构自动化生成方法系统

[发明专利]一种缓解了过平滑的图神经网络套利欺诈识别方法-CN202111040122.X在审
发明人：何越平;傅剑文;陈心童 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06Q30/0207 文献下载
摘要：本发明公开了一种缓解了过平滑的图神经网络套利欺诈识别方法，包括以下流程：1.根据业务系统中的用户行为日志构建用户关系拓扑图，如根据相同IP信息或转账关系构建无向图网络；2.根据历史累计的套利欺诈正负样本，为图中节点打上标签，所有节点分为有标签和无标签两种，有标签节点又分为套利用户节点和正常用户节点；3.在拓扑图上进行k次图卷积的信息聚合操作。本发明通过重构图的方式缓解了网络中因节点层数加深导致的过平滑问题，提升了节点表征精度；同时，在重构拓扑图的基础上，根据节点的邻居节点数，自适应的调整重构方式，缓解了拓扑图的噪声问题，进一步提升节点分类效果，提升套利欺诈识别精度。
一种缓解平滑神经网络套利欺诈识别方法

[发明专利]一种融合了序列信息的特征组合推荐算法框架-CN202111046834.2在审
发明人：陈心童;傅剑文;韩弘炀;章建森;周文彬 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合了序列信息的特征组合推荐算法框架。本发明的有益效果如下：1.用户历史点击序列融入点击率预估模型，更好的捕捉用户兴趣偏好，有效提升了用户刻画精准度；2.在算法框架中保留了特征组合模型能力的同时，也结合用户兴趣，通过多类模型共享表征映射层的方式，更精准的学习物品表征，从而提升推荐模型准确性；3.模型训练时两个子网络融合后联合学习，离线服务使用框架整体进行推断，在线服务仅使用用户兴趣子网络进行推断，在保证推荐准确性的同时实现轻量级部署。
一种融合序列信息特征组合推荐算法框架

[发明专利]一种分层采样下智能选择底层特征补充的召回方法-CN202211029943.8在审
发明人：韩弘炀;傅剑文;陈心童;章建森;周文彬 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本发明公开了一种分层采样下智能选择底层特征补充的召回方法，提出了通过与召回模型解耦的实时排序模型topK、topK+1～N以及全量物料生成负样本的分层采样策略，有效解耦召回模型与采样的关系；提出了利用智能选择底层特征信息来补充最终向量以进行双塔间的有效交互。本发明能够有效分层挑选实时状态下与召回模型解耦的样本用以提高模型对不同层级样本的识别能力，并且可以通过智能选择底层特征信息来补充最终向量以进行双塔间的有效交互，能够丰富模型信息，减少参数量，降低人力资源投入的同时使召回模型更为准确有效和高效。
一种分层采样智能选择底层特征补充召回方法

[发明专利]一种结合相邻位置及双历史序列的CTR位置消偏方法-CN202211038536.3在审
发明人：韩弘炀;傅剑文;陈心童;章建森;周文彬 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合相邻位置及双历史序列的CTR位置消偏方法。本专利针对推荐系统中消除位置偏置，提出一种结合相邻位置及双历史序列的CTR位置消偏方法，在模型结构中引入样本物料相邻位置、相邻位置物料及其边信息和相邻位置物料结合历史序列的信息，用于消除位置偏置，使得模型效果更为准确。在此基础上利用用户历史正负反馈信息，能更充分地学习用户偏好及厌恶的信息，提高模型效果。并设计了独立网络学习，能够剥离位置因素对结果的影响，便于实际模型推断时使用以及线上更灵活地部署。
一种结合相邻位置历史序列 ctr 偏方

[发明专利]一种消除样本偏差的营销成本估计方法-CN202211042245.1在审
发明人：周文彬;傅剑文;陈心童;韩弘炀;章建森 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明机器学习领域，公开了一种消除样本偏差的营销成本估计方法，应用了基于理论推导的样本偏差纠正技术解决上述难点，优于启发式的样本偏差纠正技术。现有的营销成本估算多是由运营人员给出经验估计，也有少部分是机器学习简单的直接应用；在某些机器学习的方案中，通过人为设定样本偏差模型的模型分阈值来丢弃部分训练样本，这种做法过于粗暴，依赖于阈值的取法且丢失了部分训练信息。本申请把机器学习用于营销成本估计的同时，应用了基于理论推导的样本偏差纠正技术，可以有效提高成本估计的准确性。
一种消除样本偏差营销成本估计方法

[发明专利]一种基于相邻位置信息的CTR消偏预估方法-CN202211026983.7在审
发明人：韩弘炀;傅剑文;陈心童;章建森;周文彬 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相邻位置信息的CTR消偏预估方法，包括采集模块、相邻位置信息提取模块、模型构建模块和模型预测模块。本专利针对推荐系统中消除位置偏置，提出一种基于相邻位置信息的CTR消偏预估方法，在模型结构中引入样本物料相邻位置及所展示物料的信息，用于消除位置偏置，使得模型效果更为准确；并设计了独立网络学习，能够分离位置因子对结果的影响，便于灵活适用于训练及推断；设计样本与构建的相邻环境样本同一网络学习，能够有效增强网络稳健性，并在网络参数中学习隐式信息，在无相邻信息的模型推断中有效补充额外信息，提高模型效果。
一种基于相邻位置信息 ctr 预估方法

[发明专利]一种基于自学习表征聚类的推荐系统新颖度评估方法-CN202211330003.2在审
发明人： 傅剑文;韩弘炀;陈心童;章建森;周文彬 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自学习表征聚类的推荐系统新颖度评估方法，它涉及人工智能领域。本发明整体作为推荐系统的新颖度评估模块，其应用于推荐系统中，能有效的评估和监测推荐系统推荐结果的新颖性程度，当推荐结果出现新颖性不足时，能及时向推荐系统发出新颖性告警，使得推荐系统能及时发现新颖性不足的问题从而进行结果调整，进而能帮助提升用户浏览商品时的新颖性体验。
一种基于自学习表征推荐系统新颖评估方法

[发明专利]基于域适配的任务处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211056874.X在审
发明人： 傅剑文 -专利权人：上海高德威智能交通系统有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F8/60 文献下载
摘要：本申请提供一种基于域适配的任务处理方法、装置、电子设备及存储介质，该基于域适配的任务处理方法包括：获取待处理数据，并按batch将获取到的待处理数据输入到训练好的深度学习模型；对于所述训练好的深度学习模型的任一批归一化层，利用该批归一化层确定当前batch的输入数据的分布统计值，并依据所确定的分布统计值，以及，该批归一化层训练好的尺度缩放参数和偏移量，对当前batch的输入数据进行批归一化处理；依据所述训练好的深度学习模型对当前batch的待处理数据的输出结果，确定当前batch的待处理数据的任务处理结果。该方法可以提高利用训练好的深度学习模型进行任务处理的准确性。
基于域适配任务处理方法装置电子设备存储介质

[实用新型]一种主变压器呼吸器设备-CN202222024442.2有效
发明人： 傅剑文;章超翔;余贵良;贾荣义;杨波;王东;朱丹平;潘骏;俞嘉泽;陈俊冶;钱峰;王帅帅 -专利权人：国家电网有限公司;国网新源集团有限公司;国网新源集团有限公司新安江水力发电厂
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： H01F27/14 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种主变压器呼吸器设备，包括玻璃罩(1)，玻璃罩(1)的顶部设有上盖(11)，玻璃罩(1)的底部设有下盖(12)，下盖(12)的底部设有油杯(13)，油杯(13)内设有呼吸罩(14)，所述玻璃罩(1)的内部从上至下依次设有挡板(2)和过滤纱网(3)，挡板(2)上设有通孔，过滤纱网(3)的上方设有固定过滤纱网(3)的压片(31)，过滤纱网(3)的底部设有支撑过滤纱网(3)的支撑板(32)。本实用新型具有减少及阻止变压器油侵蚀硅胶而导致挡板堵塞的特点。
一种变压器呼吸器设备

[发明专利]一种适用于发电机注入式定子接地保护的方法-CN202011185397.8有效
发明人：周靖;唐璇;夏书生;傅剑文;卢经;朱咏敏 -专利权人：国家电网有限公司;国网新源水电有限公司;国网新源水电有限公司新安江水力发电厂
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： H02H7/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种适用于发电机注入式定子接地保护的方法，包括通过定子接地保护等值回路，得到接地变压器二次侧负载电阻的计算公式，并推导出注入式定子接地保护注入信号与发电机中性点接地变压器参数之间的函数数值关系；然后计算出当注入信号、电压信号比、电流信号比取极值时的接地变压器变比nex；若注入到发电机定子绕组侧的20Hz电压小于1％的发电机额定电压，则接地变压器的变比n取nex；否则，先取最接近1％的发电机额定电压的注入到发电机定子绕组侧的20Hz电压，再计算出最优的接地变压器变比n和接地变压器二次侧负载电阻值，实现定子接地保护。本发明具有提高灵敏度、提高保护注入功率、实现保护功能的最优化的特点。
一种适用于发电机注入定子接地保护方法

[发明专利]一种基于双层序列信息的多目标优化推荐算法-CN202111630903.4在审
发明人：陈心童;傅剑文;韩弘炀;章建森;周文彬 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双层序列信息的多目标优化推荐算法，包括以下步骤：收集用户点击物品、购买物品的交互日志及特征；包括用户点击的商品序列S，序列中被购买的商品序列B，在此序列后曝光的target商品E；商品E曝光后完成点击行为的记录Click为1,否则为0；商品E点击后完成购买的记录Purchase为1，否则为0。本发明针对推荐算法中多目标优化的问题，提出了一种联合利用用户点击序列信息和下单序列信息的多目标算法框架，在神经网络的不同层级构建多目标的关系，从而同步提升点击率和购买率。
一种基于双层序列信息多目标优化推荐算法

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