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[发明专利]一种基于深度域适应的跨域测试文档分类方法-CN202110641886.8有效
发明人：王崇骏;杜云涛;张怡;杨海洋;资帅 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度域适应的跨域测试文档分类方法。包括1、数据采集阶段，获取足够多的辅助领域的文档数据及其标注，以及要分类的目标领域的文档数据；2、数据预处理阶段，对俩个领域的全部文档进行词语的划分之后进行去重和去停用词，之后进行字典的构建，再将每一个文档表示成one‑hot向量的形式；3、在跨域数据迁移阶段，将辅助领域和目标领域的数据同时送入深度网络中，来进行特征的学习和提取。本发明节省了数据标注的时间和人力成本，可结合多种网络结构进行特征的提取。
一种基于深度适应测试文档分类方法

[发明专利]一种用于众包软件测试的多路召回推荐方法-CN202110641238.2有效
发明人：王崇骏;张锐汀;何强强;陈英豪;资帅 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：一种用于众包软件测试的多路召回推荐方法，S1，进行数据采集，获取用于多路召回的数据集，该数据集包括用户信息、用户社交信息、项目信息、项目文本描述和用户历史完成项目情况；S2，对数据进行预处理，计算用于多路召回模型的输入数；S3，进行项目多路召回，通过计算用户相似度找到目标用户的相似用户，通过用户‑项目交互矩阵找到目标用户和相似用户的历史完成项目；S4，进行用户多路召回，通过计算项目相似度和项目文本嵌入相似度找到目标项目的相似项目，通过用户‑项目交互矩阵找到完成过目标项目和相似项目的用户，通过计算用户相似度和用户关系矩阵找到用户的相似用户，从而完成对于众包测试用户的多路召回。
一种用于软件测试召回推荐方法

[发明专利]一种基于异构图注意力网络的众包任务推荐方法-CN202110631471.2有效
发明人：王崇骏;曹萌;于花蕾;杨尚;资帅 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异构图注意力网络的众包任务推荐方法，首先采集众包数据，依次进行特征清洗、特征筛选、特征补全处理后获得众包参与人员与任务的属性特征向量，并构建异构众包网络，按照设定元路径进行采样和预训练，获取人员与任务的节点特征表示并进行模型训练，获取节点对之间的注意力；依据注意力系数进行邻居节点信息的传递和聚合，更新人员与任务的节点特征表示；最后根据学习到的节点特征表示，计算人员与任务的相似性得分，按照得分排序进行任务推荐；本发明针对众包中已有的任务信息与人员信息，建立众包异构网络，使用图注意力网络进行众包网络中特征向量的更新，提升众包任务推荐准确度，进一步提升完成效率和完成质量。
一种基于构图注意力网络任务推荐方法

[发明专利]一种基于用户和项目双重时序相关性的众测任务推荐方法-CN202110641787.X有效
发明人：王崇骏;张锐汀;袁金亮;张晓雯;资帅 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：一种基于用户和项目双重时序相关性的众测任务推荐方法，包括以下步骤，S1，计算用户间和项目间的关系权重，利用历史交互行为的偏序关系构建属性网络，并通过属性网络定义用户间和项目间的相似关系；S2，计算时间片相关性，获取任意时间片的相似时间片集合，利用用户间和项目间的关系权重计算用户时间片和项目时间片的相似关系；S3，构建待预测时间片用户项目矩阵，所述用户项目交互矩阵由用户时间片特征矩阵和项目时间片特征矩阵相乘得到，两种特征矩阵由待预测时间片相似时间片向量构成；S4，神经协同过滤网络随时间片更新而不断训练，直到网络更新至待预测时间片，随后对用户行为进行预测，得到预测结果。
一种基于用户项目双重时序相关性任务推荐方法

[发明专利]一种基于关联信息与注意力机制的遮挡行人重识别方法-CN202310205016.5在审
发明人：周书仁;资帅;张萍萍;雷南方 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关联信息与注意力机制的遮挡行人重识别方法，结合关联信息与注意力机制设计了一种用于遮挡行人重识别的网络模型，通过对图像通道间的关系进行建模，获取通道间关联信息，再结合通道注意力与空间注意力，使模型关注非遮挡的区域获取显著性的特征。最后结合三元组损失与交叉熵损失优化模型，提升模型准确度。同时，本发明用实验验证了该模型在遮挡行人重识别上的效果，与多种他人所提方法相比，该模型实现了最好的效果，有效的利用了关联信息与注意力机制获取了更具鲁棒性与关联性的特征，解决了遮挡行人重识别准确率不高的问题，为遮挡行人重识别在实际的落地应用中提供了一种更具优势的框架。
一种基于关联信息注意力机制遮挡行人识别方法

[发明专利]全局与显著性细粒度局部特征融合的行人重识别方法-CN202310219601.0在审
发明人：周书仁;张萍萍;资帅;朱俣键 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明对行人不对齐及局部区域细粒度特征难以捕获的问题进行考虑，引入全局与显著性细粒度局部特征融合的行人重识别方法。对图像的特征进行更高效的提取与处理，提高了模型的鲁棒性。加入注意力机制使得局部特征更具显著性。很好地解决了细粒度局部特征难以捕获的问题。然后使用了GeMpooling自适应地调整池化的程度，提高深度学习模型的泛化能力和性能，引入BN层加快网络收敛速度。最后结合ID损失和三元组损失，进行反馈迭代，使模型的最终损失达到最小值。构建了一种新的有效的用于行人重识别的方法，为实际应用中的行人重识别提供更为高效的框架。
全局显著细粒度局部特征融合行人识别方法

[发明专利]一种基于多尺度特征加权融合及正则化的目标检测方法-CN202211460238.3在审
发明人：周书仁;康坦;李智雄;周嘉芮;资帅 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征加权融合及正则化的目标检测方法，该方法包括：在YOLOX_s目标检测网络基础上进行改进，用于提升网络在多尺度物体检测上的性能以及增强网络的泛化性能，得到MADD通用目标检测网络；对MADD通用目标检测网络先在ImageNet数据集上做预训练，得到预训练模型，然后在COCO2017train数据集上做迁移学习，得到最终MADD通用目标检测网络模型，最终在COCO2017val数据集上验证所述模型的性能；其中，最终得到的MADD通用目标检测网络模型的输入为图像或者视频帧，输出为输入图像中存在的物体的种类及位置；基于此最终得到的MADD通用目标检测网络模型，可以实现对图像中出现的多尺度物体的精准且实时的检测。
一种基于尺度特征加权融合正则目标检测方法

[发明专利]用于遮挡行人重识别的结合卷积神经网络优化ViT的方法-CN202211104302.4在审
发明人：周书仁;资帅;朱俣健 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于用于遮挡行人重识别的结合卷积神经网络优化ViT的方法，结合了卷积神经网络优化了Vision Transformer的网络结构，将CNN与Transformer的优点结合起来。本发明设计了CNN与Transformer双分支的网络结构，使图片提取的特征既有Transform的优点，又能吸收CNN的优点，这样既通过Transformer获取了tokens之间全局关系，又通过CNN获取了tokens的局部信息,最后融合了局部信息与全局信息，获得了具有鲁棒性的特征。最后结合三元组损失和交叉熵损失，对模型进行迭代优化，将模型最终损失减少到最小值，提升特征的准确性以及模型的性能。这样有效解决了遮挡情况下的行人重识别问题，为遮挡行人重识别在实际应用中提供了一种更为高效的框架。
用于遮挡行人识别结合卷积神经网络优化 vit 方法

[发明专利]一种众包测试报告的处理和分类方法-CN202011336106.0有效
发明人：张雷;蒋先杰;金斌;张杰;资帅;刘峰;王崇骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种众包测试报告的处理和分类方法，在众包平台下发布软件测试任务，待工人测试完成后收集报告；从获得的数据中提取出Word Embedding、TF‑IDF和Metadata三个维度的特征；使用双向长短时记忆网络获得各个特征的全局编码表示，再根据特征的全局编码表示得到各个特征的注意力权重，并通过注意力权重调整全局编码；分类阶段，根据分类器得到相应的分类结果。本发明解决了没有考虑词序的问题，同事提高了分类的精度。
一种测试报告处理分类方法

[发明专利]基于图神经网络的用户-任务关联的众包任务推荐方法-CN202110664156.X在审
发明人：王崇骏;徐鸣;姚懿容;张宝明;资帅 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的用户‑任务关联的众包任务推荐方法，通过众包任务平台采集真实的用户产生的用户与用户之间的交互信息、用户历史承接的众包任务信息、用户本身对于任务的偏好标签信息，并分别构建构建用户关联图、任务关联图、用户‑任务关联图；分别利用图神经网络进行训练，从而得到用户和产品的初步向量表示；利用新的图神经网络，保留用户在历史上承接的众包任务信息；通过学到的用户和产品表示，进而得到针对用户的任务推荐列表。本发明得到更加针对用户的任务推荐信息，并且针对新加入的用户，如果得到其与历史用户的连接，可以更好的解决一部分推荐冷启动问。
基于神经网络用户任务关联推荐方法

[发明专利]基于用户显示评分的机型推荐方法-CN201510186309.9有效
发明人：张雷;刘训翔;资帅;张梓雄;刘洋;王崇骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2015-04-17 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：基于用户显示评分的机型推荐方法，包括如下步骤1)手机机型相似度计算a根据时间节点选择目前主流的一些手机机型，并从互联网上采集各个手机机型的参数信息(如系统，内存等)；b将上一步中得到的数据进行预处理，格式化之后存入到数据库中，即得到手机机型信息表mobile；c根据上一步得到的手机机型信息，计算每个手机机型之间的相似度，得到手机机型相似度表mobile_sim；d结束；2)目标用户邻居集合求解阶段，实现了一种高效的手机机型推荐方法，以更好的为手机商家进行机型营销。
基于用户显示评分机型推荐方法

[发明专利]一种用于电信潜在换机用户发现的数据挖掘方法-CN201510186319.2有效
发明人：张雷;张奎亮;资帅;彭岳;蔡洋;王崇骏;李宁 -专利权人：南京大学
申请日： 2015-04-17 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供用于电信潜在换机用户发现的数据挖掘方法，包括如下步骤1)数据集构造阶段a收集用户的消费信息、用户历史换机信息、用户信息、终端信息；b数据预处理，同时产生数据集；c处理类别不均衡的数据集，形成最终的训练集和预测集；挖掘阶段a)获取步骤1‑c中处理生成的数据集；b)实施决策树算法发现潜在换机用户；c)结束。本发明是基于数据挖掘的技术在电信用户中找出潜在的换机用户。和传统的方法相比更精确、更高效，具有实现简单、代价低等一系列的优点。
一种用于电信潜在用户发现数据挖掘方法

[发明专利]一种有效链接获取的网页增量抓取方法-CN201510185493.5有效
发明人：张雷;刘有力;资帅;韩军华;冯瀚洋;谢俊元 -专利权人：南京大学
申请日： 2015-04-17 - 公布日： 2018-04-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：有效链接获取的网页增量抓取方法，包括如下步骤1)有效链接获取阶段a初始化抓取网页链接，指定抓取入口URL；b判断入口网页链接是否具有分页；c计算入口网页与其分页的公共链接；d通过公共链接获取有效链接；e结束；2)增量抓取阶段a构建布隆过滤器，并通过布隆过滤器判断步骤1)‑d中有效网页链接是否已经抓取；b通过HTTP请求抓取未抓取的网页；c结束；本发明采用过滤无效链接获取有效的网页链接，并构建布隆过滤器维持已抓取链接集合，通过随机哈希判断网页是否抓取实现增量抓取。通过过滤无效链接，避免无效网页的抓取。
一种有效链接获取网页增量抓取方法

[发明专利]一种中西医联合用药禁忌预警系统-CN201510187174.8有效
发明人：张雷;李茹;资帅;李红;王茜;王崇骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2015-04-20 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种中西医联合用药禁忌预警系统，包括中西药单味药物的信息查询和中西药多味药物相互关系的禁忌查询两部分；其中数据源主要含有“十八反十九畏”药物对的古代文献，实验数据，中成药数据，现代文献，分子数据等多种数据源；现代文献的采集主要通过HTTP请求对网页上的含有相关不良禁忌关键字的文献进行抓取，通过专家对采集数据进行审核，将有用现代文献数据以同一格式存在本地数据库中，以确保数据库中数据的实时更新。
一种中西医联合用药禁忌预警系统

[发明专利]一种中药方剂核心药物的发现方法-CN201510183745.0在审
发明人：张雷;刘焕锐;资帅;王强;吴和生;谢俊元 -专利权人：南京大学
申请日： 2015-04-17 - 公布日： 2015-08-05 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种中药方剂核心药物的发现方法，由改进聚类算法和加权TF-IDF算法两部分组成，聚类算法包括方剂数据的预处理、聚类距离函数的选择和聚类挖掘算法三部分，其中方剂数据的预测理将方剂数据处理成适合聚类算法的模型；聚类距离的选择用于选择合理的聚类距离函数；距离挖掘算法用于将相似的方剂聚类成一个簇；加权TF-IDF算法用于计算药物的权重，发明的权重计算公式结合聚类结果、药物顺序重要度、TF-IDF算法三部分；算法具有较高的准确性。
一种中药方剂核心药物发现方法

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