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[发明专利]智能合约数据提取和同步方法、系统-CN202010031809.6有效
发明人：卢暾;王泓机;张绍华;顾宁;戴炳荣;李超 -专利权人：复旦大学;上海计算机软件技术开发中心
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于抽象语法树的智能合约数据提取和同步方法。首先对智能合约源代码进行词法分析和语法分析，生成抽象语法树；对该抽象语法树进行由顶至下的遍历分析，针对每个合约中的状态变量记录其序号及类型，并据此计算出该智能合约中的数据对应于存储MPT树中的索引值；当有新的交易产生时，根据交易所在的区块头的状态MPT树根重构存储MPT树，根据索引值查询存储MPT树获取到状态变量实际值，并将该数据同步到外部存储层中。使用本发明能够有效提取和同步智能合约应用中变量的数据，用于后续查询和分析。
智能合约数据提取同步方法系统

[发明专利]一种维护区块链链下网络数据一致性的方法-CN202210573201.5有效
发明人：卢暾;王思童;顾宁;张鹏;徐政 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明属于区块链技术领域，具体为一种维护区块链链下网络数据一致性的方法。针对区块链链下业务场景，本发明方法包括：设计新的链下网络协同模型，实现链下同质化通证和非同质化通证的交易；设计链下网络交易数据的一致性维护方法，用于链下通证交易的因果和最终一致性；设计链下节点的分布式路由网络，实现链下路由节点的自组织。本发明在不改变已有系统共识与结构的情况下，满足不同区块链的链下可扩展需求。
一种维护区块链链下网络数据一致性方法

[发明专利]车载音乐推荐方法、装置及电子设备-CN202111662173.6在审
发明人：卢暾;刘玉琦;苗晓婷;王赢利;李东胜;应亦周;顾宁 -专利权人：上海汽车集团股份有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F16/635 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种车载音乐推荐方法，包括：根据用户的社交网络数据和驾驶数据，获得用户的偏好音乐集合；根据用户的偏好音乐集合以及行车状态特征数据，获得用户的驾驶偏好音乐集合；根据用户的驾驶偏好音乐集合进行车载音乐推荐。本方案结合当下社交网络数据、驾驶场景和行车状态特征获取的推荐音乐集合，能够更加符合特定驾驶场景下当前用户状态和喜好，最终提升了车载音乐推荐的精准性。
车载音乐推荐方法装置电子设备

[发明专利]一种面向在线社区网络欺凌的角色挖掘分析方法-CN202310181307.5在审
发明人：卢暾;王润宇;张鹏;顾宁 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明属于网络欺凌技术领域，具体为一种面向在线社区网络欺凌的角色挖掘分析方法。本发明首先对角色特征进行了包含文本层面、情感层面和用户层面在内的细粒度、多层次建模；然后，基于特征建模后的数据特点设计了混合空间中差分进化辅助的K‑means算法，该算法利用差分进化的全局优化特性并在聚类寻优过程中引入新的距离定义模式，以处理同时存在连续变量和类别变量的混合变量聚类问题，进而基于对个体进行的特征建模和聚类得到在线社区中不同场景下的网络欺凌角色划分，并对角色构成进行详细的分析。本发明可以满足在线社区网络欺凌场景下角色的挖掘与分析需求，准确捕捉、描述并分析在线社区网络欺凌真实场景不同角色的差异。
一种面向在线社区网络欺凌角色挖掘分析方法

[发明专利]一种分布式组合信用评估方法-CN201911061595.0有效
发明人：张鹏;丁海洋;顾宁;卢暾 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：本发明属于信用评估技术领域，具体为一种分布式组合信用评估方法。本发明方法包括：通过分布式二分均值聚类算法，分析属性的对信用评估的重要性，并在计算样本间距离时通过加权的方式考虑属性重要性的不同，有效地将用户划分到信用类似的类簇中；采用基于变量加权聚类的组合技术，对用户特征数据进行建模，具体是将用户按相似性划分到不同聚簇，然后训练多个不同类别间任意两个聚簇的判别分类器，并通过加权的策略组合它们的分类结果，从而构建用户信用评估模型；然后，利用该模型依据用户特征数据自动地对其信用状况作出判别。本发明大大提升了信用评估方法的计算效率和可扩展性，也提高了在大数据信用评估应用中的适用性。
一种分布式组合信用评估方法

[发明专利]一种面向残疾人的智能家居环境个性化定制方法-CN201911056064.2有效
发明人：卢暾;唐祥轩;丁向华;张鹏;顾宁 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明属于智能家居技术领域，具体为一种面向残疾人的智能家居环境个性化定制方法。本发明方法包括：设计事件触发规则范式，设计事件触发规则模型，设计事件触发规则引擎，构建服务组件模型；本发明通过设计基于唯一事件源的事件触发规则引擎，为用户提供一种贴近自然语言的家居自动化服务编辑方法，降低家居自动化服务的编辑难度；同时根据服务组件的设备类型和功能类型，对服务组件进行了封装和抽象，进一步屏蔽不同软硬件设备底层实现的复杂性，保证服务组件统一简洁的用户体验。本发明可满足向残疾人的智能家居个性化定制服务需求。
一种面向残疾人智能家居环境个性化定制方法

[发明专利]面向检察业务协同流程的检务世系数据采集与集成方法-CN201911331361.3有效
发明人：卢暾;吴瀚煜;王先朋;杨宝平 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-12-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明属于数据世系技术领域，具体为一种面向检察业务协同流程的检务世系数据采集与集成方法。针对检察业务场景，本发明方法包括：设计检察业务流程数据采集方法，用于收集检察业务流程执行过程数据；设计检察业务流程世系数据集成方法，并将收集到的流程执行过程数据转换为流程世系数据。本发明方法以服务的形式封装到流程系统服务端中。本发明可满足检察业务场景下的检察业务流程数据收集和世系集成需求。
面向检察业务协同流程世系数据采集集成方法

[发明专利]一种基于节点结构相似性和语义邻近性的世系图摘要方法-CN201911331390.X有效
发明人：卢暾;周倍思;于方玉;张鹏;顾宁 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-12-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明属于世系要技术领域，具体为基于节点结构相似性和语义邻近性的世系图摘要方法。本发明包括两个阶段：相似节点集合标识阶段，根据节点的结构相似性和语义邻近性将相似的节点聚集在一起，标识一系列相似节点集合；节点集合替换阶段，世系图中包含多种类型节点，如数据节点、活动节点、代理节点等，针对不同类型的节点集合采用了不同的替换策略，从而保证替换后世系图的有效性；本发明结合活动节点间影响力邻近性和时间邻近性定义活动节点的语义距离，最终标识语义临近的活动节点集合。本发明方法使用超节点替换结构相似和语义相似的节点集合，提炼世系图中的相似节点，降低了世系图的结构复杂性和语义复杂性，提高了世系图的可理解程度。
一种基于节点结构相似性语义邻近世系摘要方法

[发明专利]一种基于约束优化的缺失能耗数据填补方法-CN201911062535.0有效
发明人：卢暾;曾彬;丁向华;张鹏;顾宁 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-11-03 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明属于电力能源数据技术领域，具体是一种基于约束优化的缺失能耗数据填补方法。本发明利用KNN的思想，使用DTW作为相似性度量，在不等长时间序列集中，提取前K条与存在缺失数据时间序列相似的曲线；然后，通过最小化缺失区间填补值与K条相似曲线的欧式距离，同时以填补值总和等于固定值为约束，将问题转化为连续等式约束优化问题；最终通过拉个朗日乘数法求解，完成填补。本发明可有效填补缺失能耗数据，减少数据盲区，为决策人员提供有效的数据参考；填补的缺失能耗数据满足区间总和固定的约束，使填补数据更加精确合理。
一种基于约束优化缺失能耗数据填补方法

[发明专利]一种机器智能辅助的扎根理论编码优化方法-CN202010178957.0有效
发明人：卢暾;蒋特;顾宁 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-03-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/126 文献下载
摘要：本发明属于定性研究技术领域，具体为一种机器智能辅助的扎根理论编码优化方法。本父母优化方法的核心体现在两个环节：特征提取及自动编码分类：特征提取是根据同编码分类中，文本在信息上具有较高的特征一致性设计，提取同分类下的文本信息特征，作为后续自动分类环节的分类依据；自动编码是根据在特征提取环节中提取的分类特征，计算新文本与各分类语料的相似度，将其归类到相似度最高的分类中；在整个编码过程中，会结合人为调整、特征再提取等过程，以获取更精确的编码结果。本发明是在经典的扎根理论编码过程中融合了机器智能技术，以优化编码过程，提高研究人员对数据处理和编码的效率。
一种机器智能辅助扎根理论编码优化方法

[发明专利]一种基于近邻用户特征共享的多任务协同过滤方法-CN201911026575.X有效
发明人：卢暾;石宛露;顾宁;李东胜;张鹏 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-10-26 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明属于用户兴趣偏好预测技术领域，具体为基于近邻用户特征共享的多任务协同过滤方法。本发明包括两个阶段：K近邻用户群生成阶段，尽可能地产生用户的K个最相似邻居用户；兴趣预测阶段，借助K近邻用户预测当前活跃用户对于未评价物品可能的评分情况；本发明基于相似用户具有相似兴趣的认知，借鉴多任务特征学习方法在处理稀疏数据的优势，先根据具有重要性的皮尔逊相似度确定用户的K近邻用户群，然后在近邻用户范围内对用户特征空间进行不同程度的局部分享，最终获取用于兴趣预测的协同过滤的特征参数。此方法采用相似用户的反馈数据即相似用户的兴趣偏好，来补充当前用户的兴趣特征，缓和了数据稀疏问题，提高了推荐预测的准确性。
一种基于近邻用户特征共享任务协同过滤方法

[发明专利]推荐系统中基于矩阵分解的并行随机梯度下降方法-CN201911061727.X有效
发明人：顾宁;龚志霖;李东胜;卢暾;张鹏 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明属于推荐技术领域，具体为推荐系统中基于矩阵分解的并行随机梯度下降方法。本发明根据用户历史评分数据对未评分数据进行预测，采用混合交替更新的方式使其在高度并行的情况下依然保持良好的准确性；通过递归地将评分矩阵分成2×2的子矩阵，先并行处理左上角和右下角子矩阵，再并行处理右上角和左下角的子矩阵，避免了训练数据导致的参数向量依赖问题；在更新过程中固定一个参数向量求解另一个参数向量，解除了计算时的参数向量之间的依赖关系，降低了并行造成的精度损失。本发明通过引入混合交替更新的方式，解决了并行随机梯度下降算法在矩阵分解场景下参数向量更新时依赖的问题，并具有良好的准确性和扩展性。
推荐系统基于矩阵分解并行随机梯度下降方法

[发明专利]一种基于关键字索引的区块链高效检索及可靠性验证方法-CN202110657812.3有效
发明人：卢暾;张曙华;徐宏名;杨安荣;张鹏;张仙红;尚笠;顾宁 -专利权人：复旦大学;上海信联信息发展股份有限公司
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明属于区块链数据检索技术领域，具体为一种基于关键字索引的区块链高效检索及可靠性验证方法。本发明方法包括基于关键字索引的可验证默克尔哈希树构建，针对关键字的可验证高效检索，检索结果集可靠性验证。为支持区块链上对于高效检索包含目标关键字以及支持检索结果可靠性验证的功能，本发明提出基于关键字索引的可验证默克尔哈希树结构，实现目标关键字的高效检索，并引入布隆过滤器加速不同区块间的检索，同时提出对于检索结果可靠性验证方法。本发明能够有效的提高区块链上对包含目标关键字数据检索的效率，并且为轻节点用户提供检索结果可靠性验证，使得用户能够对检索数据的正确性和完整性进行验证。
一种基于关键字索引区块高效检索可靠性验证方法

[发明专利]一种地址空间转换算法中的部分复制方法-CN201911257152.9有效
发明人：卢暾;张健豪;邵斌;夏欢欢;顾宁;蒋特 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明属于协同编辑算法技术领域，具体为一种地址空间转换算法中的部分复制方法。本发明包括：构建服务器与客户端的副本存储结构；设计服务器与客户端的操作同步协议，该操作同步协议支持副本补全；设计服务器与客户端的部分副本同步协议，该副本同步协议支持增量式的构建客户端副本；本发明部分复制方法以服务端增加一小部分内存为代价换来了客户端内存消耗的大幅缩减和操作执行效率的提升。另一方面，由于现有的协同编辑应用都会将各种结构转换为线性结构做一致性维护。因此本发明提出的部分复制方法具有普遍意义，只要稍作改进就能够在其他结构中应用。
一种地址空间转换算法中的部分复制方法

[发明专利]一种基于因子分解机的多任务时序推荐方法-CN202111667759.1有效
发明人：卢暾;应亦周;顾宁;李东胜;张鹏 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明属于时间序列推荐技术领域，具体为基于因子分解机的多任务时序推荐方法。本发明具体步骤为：根据不同的推荐任务需求处理数据并得到相似性矩阵；将用户静态特征和根据相似性矩阵筛选出的动态特征作为模型静态任务和动态任务的输入；不同任务经过嵌入层、注意力机制、因子分解交互层、线性层得到最终给结果；根据结果和损失更新模型参数，不断训练直至达到收敛停止条件；保存模型，在新数据中加载模型并得到TOPN推荐结果。本发明着力提高因子分解机模型在时序推荐场景中的实用性和准确性，将多任务、注意力机制等与因子分解机相结合，从而提升因子分解机在现实时序推荐任务中的效果。
一种基于因子分解任务时序推荐方法

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