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[发明专利]一种基于时效性辅助任务驱动的个性化论文推荐方法-CN202310555397.X在审
发明人： 周经亚;王杰;樊建席;吴臻;孙锡刚 -专利权人：苏州大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时效性辅助任务驱动的个性化论文推荐方法，包括以下步骤：构建学术HIN图，并用HIN子图提取函数提取长时间跨度和短时间跨度内的HIN子图。对BERT经典语言模型的输出添加全连接层进行微调来获取论文关键词语义特征，通过自注意力机制聚合关键词语义特征获取论文内容特征，通过自注意力机制聚合论文内容特征得到当前用户研究方向特征。在两种时间跨度的HIN子图中嵌入GNN网络，捕获用户阅读偏好特征和论文受众偏好特征。通过本发明中cfLSTM预测器进行多时间跨度下相关特征捕捉。计算用户研究方向与论文内容的匹配度以及计算用户阅读偏好和论文受众偏好的匹配度，将两种匹配度线性融合得到推荐概率值。
一种基于时效性辅助任务驱动个性化论文推荐方法

[发明专利]一种基于级联关系多样性的信息流行度预测方法和系统-CN202310408150.5在审
发明人： 周经亚;孙锡刚;吴臻;贾俊铖;谷飞;王杰 -专利权人：苏州大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于级联关系多样性的信息流行度预测方法和系统，方法包括：获取每条信息p的观测级联Cp，并根据所述观测级联Cp获取级联图gp和时间节点序列τp；将所述级联图gp和时间节点序列τp输入编码模块生成全局时空特征、不同节点的相对时空特征和不同节点用户间的节点关系特征，并将所述全局时空特征融入级联图gp的节点初始特征X中得到节点特征矩阵X；通过所述多个互连的自注意力模型以实现对所述观测级联Cp进行建模，得到级联图表示Hc；通过所述预测层对多个互连的自注意力模型输出的级联图表示Hc进行预测，得到信息p的流行度。本发明在信息流行度预测中考虑了用户之间的偏好属性、并且考虑了不同信息对应级联间的关系。
一种基于级联关系多样性信息流行预测方法系统

[发明专利]基于异构图神经网络的多源信息传播预测方法及系统-CN202310395439.8在审
发明人： 周经亚;吴臻;孙锡刚;王进;王杰 -专利权人：苏州大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于异构图神经网络的多源信息传播预测方法及系统，该方法包括基于社交网络信息，构建异构图；基于所述异构图，通过设定的初始特征生成策略为所述异构图中的每一个类节点和边生成初始特征；将所述异构图和所述初始特征输入到预先构建的多层时空嵌入网络模型中进行优化训练，得到训练好的多层时空嵌入网络模型；利用训练好的多层时空嵌入网络模型对社交网络中的多源信息传播进行预测。本发明所提出的方法弥补了传统模型在时间段划分方案缺乏灵活性、关注关系冗余、无法兼顾时空特征且缺乏可拓展性这些方面的不足，能高效且准确地预测社交网络中单/多源信息的流行度。
基于构图神经网络信息传播预测方法系统

[发明专利]一种边缘计算环境中的隐私保护方法-CN201911229679.0有效
发明人：王进;周伟;李领治;谷飞;周经亚 -专利权人：苏州大学
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种边缘计算环境中的隐私保护方法，基于正交向量的安全编码实现，包括获取基于正交向量的安全编码边缘计算所在网络的参数；使用任务分配算法将计算任务的一方输入数据分块、加入随机块编码，分配到相应的边缘节点；计算编码矩阵的零空间向量的基向量，根据A的参数发送部分零空间的基向量给用户设备；用户有输入数据之后产生在线计算需求；用户接收到边缘节点返回的所有的中间结果之后，利用系数编码矩阵进行解码，得到所需结果。本发明在基于安全编码的边缘计算中，采用线性编码和添加随机块来保护了计算双方的隐私性，同时利用零空间向量的正交性，设计用户端所添加的随机块，降低了通信负载和解码复杂度，获得低延迟、高效安全的边缘计算隐私保护。
一种边缘计算环境中的隐私保护方法

[发明专利]一种社交网络信息传播规模预测方法及装置-CN202210445503.4有效
发明人：吴臻;周经亚;王杰;孙锡刚;谷飞;王进 -专利权人：苏州大学
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本发明涉及一种社交网络信息传播规模预测方法及装置，首先通过对用户之间的关注关系进行采样，并构建异构图解决了多源信息传播结构上的不连通问题；然后，对用户转发的时间序列划分时间段，并进一步根据这些时间段向异构图中添加时间节点，并连接对应时间段内的用户，使得构建的异构图也有了表达时间特征的能力；最后，通过对异构图中的时间节点使用循环神经网络提取时间特征，并和使用图卷积神经网络的结构特征学习多轮交替进行，从而实现时间特征和结构特征之间双向强依赖关系的学习。
一种社交网络信息传播规模预测方法装置

[发明专利]基于显式时间和级联注意力的信息流行度预测方法和系统-CN202211122697.0有效
发明人：孙锡刚;周经亚;吴臻;王杰 -专利权人：苏州大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及社交网络及其应用领域，公开一种基于显式时间和级联注意力的信息流行度预测方法和系统，方法包括：提取观测级联样本中的级联图、级联序列和级联节点对应的转发时间序列，使用显式时间嵌入模型获取包含时间属性的节点特征向量；使用级联注意力网络建模级联图和级联序列得到级联表示，将级联表示输入多层感知机得到预测流行度，根据预测流行度和实际流行度值建立损失函数；使用观测级联样本训练整体模型，训练完成对待预测的级联样本进行预测；系统包括显式时间嵌入模块、级联注意力模块、回归模块、训练模块和预测模块。本发明有效捕获级联的时序性、充分捕获级联图和级联序列信息、提高预测效率和准确性。
基于时间级联注意力信息流行预测方法系统

[发明专利]一种基于神经网络的频标频率漂移预测方法-CN202211297500.7在审
发明人： 周经亚;罗恒 -专利权人：苏州时同奥科技有限公司
申请日： 2022-10-22 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的频标频率漂移预测方法，在参考源缺失的情况下，预测晶振频标源的频率漂移，从而为后续频率补偿以达到高精度守时的性能提供必要支持。本发明所述方法包括三个步骤：首先，对样本数据通过平滑滤波进行预处理；然后，建立神经网络模型，对样本数据进行训练；最后，用训练好的神经网络模型做频率漂移预测。本发明有效捕获频标频率漂移的变化特征，取得较好的预测效果。
一种基于神经网络频率漂移预测方法

[发明专利]异构边缘环境下多用户序列任务计算卸载方法及系统-CN202111136713.7有效
发明人：徐焕焕;周经亚;王进;李领治;谷飞 -专利权人：苏州大学
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种异构边缘环境下多用户序列任务计算卸载方法，包括以下步骤：根据系统参数、设备和边缘服务器信息，构建多用户序列任务卸载模型；根据构建的多用户序列任务卸载模型，将卸载问题转换为带时延和服务器负载约束的非线性整数规划问题；采用基于正规方程的求导方法，得到非线性整数规划问题的近似解，并对近似解进行归一化处理，得到可执行的卸载策略。本发明在异构边缘环境下，能够在满足序列性任务完成时延和边缘服务器计算负载约束下，降低边缘设备总响应延迟。
边缘环境多用户序列任务计算卸载方法系统

[发明专利]基于异构图动态信息补偿的个性化论文推荐方法及系统-CN202210170463.7有效
发明人：王杰;周经亚;王进;吴臻;孙锡刚 -专利权人：苏州大学
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于异构图动态信息补偿的个性化论文推荐方法，方法首先从学术HIN中按照有向边以及节点出入度游走方式提取多样化的交互元路径；然后通过采样得到的多种元路径来学习用户节点和论文节点的嵌入并用全连接层进行融合，作为总体兴趣和受众趋势的表达，再利用结合了注意机制的双向长短期记忆神经网络(Bi‑LSTM)捕捉隐藏在用户、论文历史数据中的动态变化，来融合成短期变化趋势的表达；最后，利用用户和论文短期变化趋势表达得到的链接预测结果来补偿总体趋势表达得到的链接预测结果，从而使推荐结果更加符合用户当前的偏好，解决现有方法存在的路径采样不全面、无法挖掘用户兴趣以及论文受众变化的问题。
基于构图动态信息补偿个性化论文推荐方法系统

[发明专利]一种基于边缘计算环境的数据处理方法-CN201910606572.7有效
发明人：王进;曹春明;周经亚;李领治;唐灯平;王宜怀 -专利权人：苏州大学
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边缘计算环境的数据处理方法，包括以下步骤：获取所述边缘计算环境的网络参数；根据获取的参数使用任务分配方法得到参与计算的边缘设备集合以及需要添加的随机编码块的数量；云根据得到的解生成相应数量的随机编码块，生成系数编码矩阵，然后对原始数据块进行编码，最后将编码后的数据发送给参与计算的边缘设备；参与计算的边缘设备在接收到用户的输入数据之后，将输入数据与存储的编码数据做运算，并将中间计算结果发送给用户；用户接收到所有的中间计算结果，利用系数编码矩阵进行解码，由此实现数据处理。本发明提供的方法实现了基于安全编码的边缘计算中，任务分配最优方案的设计，减少了计算消耗，节约了大量网络计算资源。
一种基于边缘计算环境数据处理方法

[发明专利]一种在边缘计算环境中针对污染攻击的计算验证的方法-CN201911229659.3有效
发明人：王进;付明嘉;谷飞;李领治;周经亚 -专利权人：苏州大学
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种在边缘计算环境中针对污染攻击的计算验证的方法，在云端随机生成零空间向量矩阵和标记验证矩阵，得到完成两次扩展的编码数据块；进行行序随机重排，并将重排后的行号记录进集合并发送给边缘设备；用户向云端发送计算请求后，云端将边缘节点信息、编码系数矩阵、零空间验证矩阵、零空间扩展行与标记行行序号记录发送给用户节点；用户将输入矩阵发送给边缘设备，获得中间计算结果；用户对接收到的计算结果进行标记行验证和零空间验证从而确定正确计算结果；用户在得到某个固定数量的正确中间结果后进行解码并获得最终的计算结果。本发明给出的基于编码边缘计算的可验证计算方案，能够在用户付出较少计算代价的情况下对计算结果进行正确性验证。
一种边缘计算环境针对污染攻击验证方法

[发明专利]一种基于边缘计算环境的编码分布式计算方法及装置-CN201810635631.9有效
发明人：王进;赵瑞敏;施连敏;周经亚;李领治;张书奎 -专利权人：苏州大学
申请日： 2018-06-20 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边缘计算环境的编码分布式计算方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取边缘计算网络的网络参数；基于网络参数得到计算任务布置方案；进行编码分布式计算得到边缘计算网络内数据迁移的编码方案；确定任一参与节点为目标节点，确定目标节点上任一输出函数及对应输入数据均位于目标节点、且除目标节点之外的其他参与节点均不具有该任一输出函数时该任一输出函数对应中间值的计算任务为特定计算任务，确定除目标节点之外其他参与节点的特定计算任务为异常计算任务，删除计算任务布置方案中的异常计算任务；基于编码方案及计算任务布置方案实现边缘计算。从而大大减少了计算冗余，节约了网络计算资源。
一种基于边缘计算环境编码分布式计算方法装置

[发明专利]一种基于网络编码的信息论安全多播路由选择方法-CN201610706571.6有效
发明人：王进;丁微微;李领治;周经亚;贾俊铖 -专利权人：苏州大学
申请日： 2016-08-23 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： H04L12/751 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络编码的可满足信息论安全要求的多播路由选择方法，包括：获取基于网络编码的通信网络及其上的多播的参数，所述参数包括：路由器节点集合、多播源节点和所有目的节点、节点间链路连接信息、每条链路容量；根据所述获取的参数将基于网络编码的通信网络表示为有向图；根据所述有向图建立基于网络编码的安全多播通信路由选择的数学模型；对所述数学模型进行求解；获取最大可达安全数据传输速率以及相应的最优路由选择方案。本发明使得多播通信中的传输路径所经过的中间路由节点上能够达到信息论安全的要求，使安全数据传输速率达到最优，从而提供良好的安全性，提高网络吞吐率，降低整个网络所需的带宽。
一种基于网络编码信息论安全路由选择方法

[发明专利]一种基于超图分割的社交用户数据优化放置方法-CN201710258237.3有效
发明人： 周经亚;樊建席;王进;贾俊铖 -专利权人：苏州大学
申请日： 2017-04-19 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于超图分割的社交用户数据优化放置方法，包括三个步骤：构建基于超图的社交网络模型、超图划分和子图到服务器映射。本发明利用超图中超边能够准确描述社交网络中多用户交互行为，根据用户交互行为放置用户数据，可以极大地降低用户交互过程中产生的通信量，优化的数据放置同时能够保持服务器间负载均衡。本发明能够根据社交网络用户交互行为优化用户数据在各服务器上的放置，保持服务器间负载均衡，降低数据中心内通信量。
一种基于超图分割社交用户数据优化放置方法

[发明专利]异质社交网络跨平台关联用户账户挖掘方法-CN201811552993.8有效
发明人： 周经亚;樊建席;王进;李领治;贾俊铖 -专利权人：苏州大学
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种异质社交网络跨平台关联用户账户挖掘方法。本发明一种异质社交网络跨平台关联用户账户挖掘方法，包括：针对不同社交网络特点，建立各自社交网络结构，任一社交网络OSNi的结构用图G(i)＝(V(i),R(i))表示，其中V(i)表示顶点集合，由社交网络OSNi内多种不同类型的顶点集合构成，R(i)表示顶点间的关系集合。本发明的异质社交网络跨平台关联用户挖掘方法包括四个步骤：社交网络结构构建、用户交互元路径提取、单个社交网络迁移嵌入和跨社交网络迁移嵌入与关联用户账户挖掘。本发明所带来的有益效果包括实现跨平台的统一嵌入，避免了现有技术无法实现高效跨网络平台嵌入问题。
社交网络平台关联用户账户挖掘方法

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