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[发明专利]一种计算机机房运维管理方法-CN202211742132.2在审
发明人：李芸;徐金卯;李小静;赵岩松 -专利权人：信阳师范学院
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H05K7/14 文献下载
摘要：本发明涉及机房技术领域，具体为一种计算机机房运维管理方法，包括机房、服务器、防静电地板，其步骤如下：S1：需要调整服务器的位置时，通过调节机构对服务器进行有序调整；S2：在调节机构对服务器有序调整的同时，通过检测机构配合调节机构对防静电地板的平整度进行检测；本发明的目的在于提供一种计算机机房运维管理方法，通过竖向以及横向的有序调节，不但方便在维修时对服务器的位置进行调节，同时服务器的灵活有序调节，可以使服务器再恢复初始位置时更加准确，同时使多个服务器排列的更加整齐，另外利用服务器的灵活有序调节以及改变初始的安装位置，进行对机房的内部进行布局，提高机房内部的利用率。
一种计算机机房管理方法

[发明专利]基于连接矩阵的个性化推荐方法及系统-CN202110372751.6有效
发明人：李震宇;徐金卯;陶荣华;巩道福;王益伟;谭磊;刘粉林;卢昊宇;彭帅衡;王艺龙;杜少勇;刘峰;张李潇 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明属于个性化推荐技术领域，特别涉及一种基于连接矩阵的个性化推荐方法及系统，依据用户社交数据、商品类别数据及用户对商品评分数据分贝构建用户关系网络和商品关系网络；利用网络表示学习算法获取用户关系网络和商品关系网络中的用户特征表示向量和商品特征表示向量；构建评分预测模型，将用户特征表示向量和商品特征表示向量作为模型输入，并通过连接矩阵对用户特征表示向量和商品特征表示向量进行拟合，将三者内积作为模型输出的预测评分，利用随机梯度下降算法对模型进行训练；利用已训练的评分预测模型来获取未知用户对商品预测评分。本发明能够解决HIN中基于元路径NRL算法语义关系丢失的问题，优化个性化推荐性能，具有较好的应用前景。
基于连接矩阵个性化推荐方法系统

[发明专利]基于局部矩阵分解的个性化推荐方法及系统-CN202110373817.3有效
发明人：巩道福;徐金卯;谭磊;王益伟;李震宇;刘粉林;陶荣华;彭帅衡;卢昊宇;王艺龙;袁福祥;李艳;夏清柃 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明属于个性化推荐技术领域，特别涉及一种基于局部矩阵分解的个性化推荐方法及系统，依据用户社交网络信息和用户对项目评分信息构建异构信息网络，并形成用户评分矩阵；从异构信息网络中提取用户和项目节点向量表示，并依据节点向量表示的相似性将评分矩阵划分为多个子矩阵；通过在子矩阵中进行矩阵分解获取子矩阵的预测评分，将预测评分的加权均值用于最终个性化推荐。本发明将辅助数据和评分数据建模为异构信息网络，从异构信息网络中学习用户表示和项目表示，提升用户对项目评分预测精确度，优化个性化推荐性能，具有较好的应用前景。
基于局部矩阵分解个性化推荐方法系统

[发明专利]基于多角度分析的社交用户影响力度量方法-CN202011274679.5在审
发明人：巩道福;李震宇;谭磊;刘粉林;杨春芳;彭帅衡;徐金卯 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明属于衡量社交影响力技术领域，特别涉及一种基于多角度分析的社交用户影响力度量方法，首先，为充分考虑不同关系对用户影响力的贡献，从关注关系、转发关系、评论关系和提及关系多个角度分别构建用户的关系网络；其次，在不同的关系网络中，利用用户活跃度、交互强度以及兴趣相似度来量化用户影响力；最后，综合用户在不同角度下的影响力，得到用户在全局范围内的综合影响力。本发明在准确度、相关性、覆盖率等方面比现有方法具有更好的性能，准确性更高、与实际的真实值更为一致以及用户影响力的传播覆盖范围更广。
基于角度分析社交用户影响力度量方法

[发明专利]基于元路径网络表示学习的个性化推荐方法及系统-CN202110372726.8在审
发明人： 徐金卯;谭磊;王益伟;巩道福;李震宇;刘粉林;陶荣华;王艺龙;卢昊宇;彭帅衡;淡州阳;李艳 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明属于个性化推荐技术领域，特别涉及一种基于元路径网络表示学习的个性化推荐方法及系统，利用用户社交关系、用户对商品的评分关系及商品之间的种类关系构建异构信息网络；针对异构信息网络，通过预先设置的元路径提取用户特征向量矩阵和商品特征向量矩阵；将用户特征表示向量和商品特征表示向量作为评分预测模型输入，通过优化目标函数学习模型中的连接矩阵，以完成预测模型的训练学习；利用已训练的评分预测模型对未知的目标客户进行商品预测评分，依据商品预测评分进行个性化推荐。本发明可以在评分数据稀疏的情况下融合异构数据信息来改进矩阵分解性能，优化个性化推荐性能，具有较好的应用前景。
基于路径网络表示学习个性化推荐方法系统

[发明专利]一种节点管理方法与系统-CN201510994187.6在审
发明人： 徐金卯 -专利权人：浪潮（北京）电子信息产业有限公司
申请日： 2015-12-25 - 公布日： 2016-05-04 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种节点管理方法与系统，基于SaltStack，确定集群中的所有节点，指定所述所有节点中的一个目标节点，将所述目标节点部署为主控节点，将所述所有节点中除所述目标节点外的其他节点部署为被控节点，令所述主控节点与指定的所述被控节点进行通信，控制指定的所述被控节点执行节点操作，使用SaltStack，利用主控节点与被控节点的通信方式令集群节点进行批量的节点操作，可以高效地对集群节点进行管理，极大地提高了云存储系统的可管理性。
一种节点管理方法系统