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[发明专利]一种增量合并与全量相结合的集群节点间键值数据异步复制方法-CN202110619958.9有效
发明人：陈伟;王新根;叶金韬;王新宇;鲁萍 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种增量合并与全量相结合的集群节点间键值数据异步复制方法，该处理方法主要分为五个部分：键值数据复制操作类型的定义、键值对修改请求的合并、增量数据的复制、全量复制的探测和全量复制。本发明键值数据异步复制方法使用异步复制机制保证了数据复制的高吞吐和低延迟，使用版本号进度追踪的机制探测是否需要执行全量复制，并使用请求合并和全量复制的机制降低数据复制带来的网络带宽开销，默认情况下为增量复制，即复制合并后的指标修改请求，但当备节点数据新旧程度远远落后于主节点，主节点会触发全量复制，将本地保存的数据复制到备节点上，从而降低了追赶时间。
一种增量合并相结合集群节点键值数据异步复制方法

[发明专利]一种基于喇叭状的时间切片处理方法-CN202110144255.5有效
发明人：王新根;王新宇;陈伟;王刚;叶金韬 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于喇叭状的时间切片处理方法，所述的时间切片方法可根据用户的定义，使得时间切片的长度类似于喇叭状，离当前时间越近的时间切片长度越短，离当前时间越久的时间切片长度越长。基于喇叭状的时间切片处理方法主要分为四个部分：喇叭状时间切片的定义、喇叭状时间切片的创建、喇叭状时间切片的管理和喇叭状时间切片的查询。本发明提出的喇叭状时间切片方法可保留更大时间跨度的数据，并且节省大量的存储空间，进而降低大时间跨度下的指标查询延迟，使其依旧能在毫秒级的延时内返回查询结果。
一种基于喇叭时间切片处理方法

[发明专利]一种解决乱序事件和晚到数据的精准窗口处理方法-CN202110158646.2有效
发明人：王新根;王新宇;王刚;陈伟;黄滔;鲁萍 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种解决乱序事件和晚到数据的精准窗口处理方法。该方法采用精准窗口记录原始业务流水数据，可以通过时间窗口的长度和不同流水个数这两种方式，实现对乱序和晚到数据的更新以及业务流水数据的查询；本发明提供的解决乱序事件和晚到数据的精准窗口处理方法主要分为三个部分：精准窗口的创建、精准窗口的更新以及基于精准窗口对时序数据的查询。本发明提出的解决乱序事件和晚到数据的精准窗口处理方法可保留用户自定义的最近时间范围或者最近几笔的原始有序流水数据，并且实现数据的动态更新，同时也能达到毫秒级的查询延时。
一种解决事件数据精准窗口处理方法

[发明专利]一种基于少量标注数据的网络流量异常检测方法-CN202010344517.8有效
发明人：李文龙;张家琦;邢燕祯;刘中金;何跃鹰;高杨;王新根;鲁萍;黄滔 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于少量标注数据的网络流量异常检测方法，采用双自编码器对特征向量进行降维处理，然后使用深度神经网络进行有监督的训练；将网络流量分成正样本和负样本的两类，最后筛选出无标注数据中部分重要样本，交由专家进行标注，增加有标记样本数量，迭代更新自编码器和分类器，之后用训练好的分类器进行网络流量异常检测。本发明提出双自编码器架构，使用纯净的正负样本分别训练自编码器，提升了分类器的稳定性。同时改进深度神经网络的损失函数，更细粒度地调整样本权重，解决正负样本不平衡，缓解训练集较小导致的过拟合问题，并提出一种新的计算无标注数据的标记价值的方法，选择标记价值高的样本交由专家，减少了标注成本。
一种基于少量标注数据网络流量异常检测方法

[发明专利]一种基于模块度和平衡标签传播的欺诈团伙识别方法-CN201810382121.5有效
发明人：高杨;唐迪佳;孙斌杰;王新根;鲁萍;黄滔 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模块度和平衡标签传播的欺诈团伙识别方法，包括：利用ID特征结合用户自身已知的欺诈标识，对所有用户计算两两相似度，建立相似度矩阵，通过相似度矩阵建立关联图；对建立的图运行Louvain算法得出每个节点所属的社区及层级信息；以每个节点所属的社区、层级信息及欺诈标识作为每个节点初始的社区信息，运行平衡标签传播过程得到每个节点最终所属社区，再根据是否归属共同社区划分网络，根据传播获得的欺诈标识划分欺诈团伙。本发明首次将基于模块度和平衡标签传播的欺诈团伙识别方法应用到申请反欺诈和交易反欺诈领域，利用交易关联等信息构建关联图谱，综合社团模块度信息，利用平衡标签传播算法检测欺诈社团，防范潜在欺诈交易。
一种基于模块平衡标签传播欺诈团伙识别方法

[发明专利]一种毫秒级时序流数据精准切片方法-CN202110703269.6在审
发明人：王新根;王新宇;黄滔;鲁萍;陈伟;史昊宸 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明公开了一种毫秒级时序流数据精准切片方法。该方法分为四个部分：精准切片的创建、精准切片的聚合、聚合数据的持久化存储和毫秒级切片的查询。首先对时序流数据的处理，包括毫秒级精准切片的创建以及毫秒级精准切片内聚合计算和存储，其次是对时序流数据的查询。本发明提出的毫秒级时序流数据精准切片方法能够在毫秒级时间范围内精准地实时处理用户流式数据，利用不同时序下的切片聚合技术提升系统吞吐量和应对海量数据的高可用性，并根据时间局部性原则将切片聚合数据存入分布式数据库从而高效利用内存空间，最后优化设计了针对时序流数据的查询接口。
一种毫秒时序数据精准切片方法

[发明专利]一种用于轨道交通多源流数据的分布式实时处理方法-CN201910350049.2有效
发明人：高杨;王刚;黄滔;鲍迪恩 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司;中车唐山机车车辆有限公司
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于轨道交通多源流数据的分布式实时处理方法，该方法包括多源流数据的合并和合并后流数据的分布式处理两部分；多源流数据的合并首先对同一轨道线路上同一车辆的实时数据进行维度上的合并，对维度合并后得到的新流进行广度上的合并；合并后流数据的分布式处理在分布式系统上实现，分布式系统拥有两种类型的Manager，分别为JobManager以及TaskManager；设置多个JobManager；本发明具有一定的伸缩度，且整个架构的伸缩不会降低或增加整体的流处理计算量；本发明拥有性能高的特点；本发明在进行分布式处理时，采用了分布式多JobManager状态同步的方式实现了完全的分布式处理。
一种用于轨道交通源流数据分布式实时处理方法

[发明专利]一种轨道交通网络客流数据中图结构数据的实时查询方法-CN201910350630.4有效
发明人：李白;王刚;黄滔;高杨;孙斌杰 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司;中车唐山机车车辆有限公司
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种轨道交通网络客流数据中图结构数据的实时查询方法，对带有属性和标签的数据图进行基于跳数的分区，并建立相关索引；输入查询图，计算查询图的半径并选取查询起始点；生成查询图的查询序列；在各个分区内根据查询图的查询起始点的特征过滤出满足条件的数据图的查询起始点；进行级联式的图查询过程；收集所有分区的查询结果，完成分布式图查询过程。本发明在跨分区查询过程中传输查询图而不传输数据图，进而减少了数据传输量；级联查询过程基于起始点而不在整个数据图范围内进行，进而大幅降低了查询范围；采用异步并发和查询时结果集检测，能够最大化查询效率，从而能够满足轨道交通网络客流数据中图结构数据的实时查询处理需求。
一种轨道交通网络客流数据结构实时查询方法

[发明专利]一种针对分布式系统数据进行时序处理的方法-CN202110158658.5在审
发明人：王新根;王刚;王新宇;杨志强;陈伟 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对分布式系统数据进行时序处理的方法，该方法使得落在不同节点上的数据处理顺序拨乱反正，产生晚的数据要晚处理产生早的数据早处理，即把系统中每个节点处理的数据时间戳写入外部缓存系统，当节点在处理数据过程中需要与每个节点写入外部缓存系统的时间戳进行比较，保证每次处理的数据时间小于所有节点中最小的那个时间戳。本发明适用于解决现有技术无法在分布式系统架构下多环节数据处理方式时即要保证数据按时间顺序经过每个环节又要保证系统超高的吞吐量的问题。是一种高效的提升数据顺序处理的方法，更好的支持业务需求。
一种针对分布式系统数据进行时序处理方法

[发明专利]一种基于HTTP旁路流量的机器行为分析方法-CN202010662522.3在审
发明人：李白;陈伟;金路;董永川;鲁萍;黄滔;蒋琦杰 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于HTTP旁路流量的机器行为分析方法，该方法包括：通过对网络端口的监听进行旁路流量，对旁路流量进行正则过滤；然后按照用户和渠道进行分流，区分不同用户不同渠道的流量，解析成探头数据推送到Kafka中间件；规则引擎读取Kafka中探头数据并进行实时指标运算，然后根据规则判断是否为网络机器行为。本发明的HTTP旁路流量的机器行为分析，能够不侵入业务系统的同时，进行实时的、准确地识别网络机器访问行为。可以降低对业务系统的侵入，简单易部署，易扩展。并且可以实现用户自己灵活的定义统计指标、动态的调整规则，动态加载，实时生效。本发明结合多要素判断，机器行为分析的识别率在90％以上。
一种基于 http 旁路流量机器行为分析方法

[发明专利]一种基于事件驱动的图模式逆向实时匹配方法-CN202010750714.X在审
发明人：王新根;王新宇;陈纯;金路;陈伟;鲁萍;高杨;黄滔;黄晓朝 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于事件驱动的图模式逆向实时匹配方法，该方法包括图模式的定义、逆向匹配架构的建立和逆向匹配方法；图模式用于以逆向顺序描述图中顶点和边的空间连接关系及其属性约束，包括匹配步骤链表和匹配上下文，依据逆向匹配架构实现图模式逆向实时匹配，解决实时场景下基于事件驱动的子图匹配的问题。本发明可以在秒级完成固定顶点子图匹配问题，并且实现了性能和准确率的有效平衡，支持大量图模式并发匹配，可用于增强现有的图计算引擎，支持包括金融、电商、物流、公安等领域的实时图匹配和查询分析等场景。
一种基于事件驱动模式逆向实时匹配方法

[发明专利]一种基于大数据的智能案防系统-CN201910448366.8有效
发明人：孙斌杰;王新根;黄滔;鲁萍;吴晶晶;赵俊华;席龙;黄兴志 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的智能案防系统，该系统包括管理平台、spark大数据平台、分析引擎、数据预处理引擎、指标引擎、训练引擎和决策引擎。本发明将规则进行细粒度拆分，进行了指标化，进一步提升规则的准确度；指标引擎采用的流处理技术能对原始数据进行特征单点快速提取和计算，从海量原始数据中得到有代表性的特征，充分提取数据中的信息；模型训练使用多种优化过的机器学习模型和集成学习框架，能够克服单个模型过拟合、不稳定的缺陷；智能决策双核引擎订阅规则和模型，两者并行运行，互相补充，可实时判断业务数据和规则和模型的匹配度，提升风险识别能力；基于知识图谱，能够通过关联分析和模型分析快速定位可疑的风险数据。
一种基于数据智能系统

[发明专利]一种基于Java自动调用Python脚本的方法-CN201910765411.2有效
发明人：刘国庆;鲁萍;王新根;周志强;周佳锋 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Java自动调用Python脚本的方法，使用java自动启动、关闭python service端。java通过http访问来调用python文件，python文件可集成所有需要调用的python脚本。同时java自动封装好参数调用对应的python脚本并自动注入函数参数。本发明可自管理所有的python进程，负载均衡。本发明方法能够兼容各个python版本，能够通过配置调用所有的python脚本及里面的函数，不需要修改代码，上手简单，部署方便，不需要额外的web容器。
一种基于 java 自动调用 python 脚本方法

[发明专利]一种基于流式和批式大数据融合计算的案件风险识别方法-CN202010218816.7在审
发明人：孙斌杰;王新根;鲁萍;黄滔;陈浩;席龙;吴晶晶 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于流式和批式大数据融合计算的案件风险识别方法。首先基于银行操作风险场景，并提取相应数据(交易流水+操作流水+静态信息)导入到大数据平台；然后基于风险场景中的历史风险行为进行特征提炼，明确特征逻辑；最后通过流式大数据计算和批式大数据融合计算的方法，进行特征工程，并进行特征组合形成规则，最终通过Spark+Rete技术进行快速决策，识别可疑风险案件。本发明首次在海量数据场景下，基于流式大数据计算和批式大数据融合计算的方法进行案件风险分析，能够快速、灵活、准确进行风险识别。
一种基于批式大数据融合计算案件风险识别方法

[发明专利]一种查询时序数据统计最大连续递增次数与递减次数的处理方法-CN201910219682.8有效
发明人：王新宇;王新根;鲁萍;黄滔;王刚 -专利权人： 浙江邦盛科技有限公司
申请日： 2019-03-21 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06F16/9035 文献下载
摘要：本发明公开了一种查询时序数据统计最大连续递增次数与递减次数的处理方法，本发明预先对数据序列分组，然后计算每个分组的最大连续递增与递减次数、首元素、尾元素、从首元素开始的连续递增与递减次数、以尾元素为止的连续递增与递减次数及每个分组的元素个数，把中间结果存储在相应时间戳上，查询时根据指定时间戳快速得到计算结果；由于只存储计算后的中间结果，内存耗费降低，存储效率提高，因为提前计算好了中间结果，所以在查询时响应速度极快；最为重要的是，这部分结果跟着系统时间移动而不断变化，能够达到时间窗口平滑移动的目的。本发明适用于时序数据处理技术等数据分析领域，能够显著提升计算时序数据最大连续递增与递减次数的速度。
一种查询时序数据统计最大连续递增次数递减处理方法

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