专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种热点内容列表的生成方法及装置-CN201811478651.6有效
  • 胡文;丁浩;张志良;吴岩 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2018-12-05 - 2021-04-16 - H04N21/231
  • 本发明实施例提供了一种热点内容列表的生成方法及装置,其中方法包括:获取内容列表中的流行内容,所述流行内容是所述内容列表中根据流行排名前预设位的内容;基于所述流行内容流行与其他内容流行之间的流行关系,确定续表内容,所述其他内容为所述内容列表中除所述流行内容以外的内容;利用所述续表内容流行内容,生成热点内容列表。基于流行内容流行与其他内容流行之间的流行关系,确定续表内容;利用续表内容流行内容,生成热点内容列表,可以调整流行内容,动态地获得热点内容列表,符合实际的流行内容,相较于现有技术得到比较合适的流行内容
  • 一种热点内容列表生成方法装置
  • [发明专利]内容项推荐方法、装置、服务器及存储介质-CN202111669274.6在审
  • 梅寒 - 广州酷狗计算机科技有限公司;广州世音联软件科技有限公司
  • 2021-12-31 - 2022-04-15 - G06F16/9535
  • 本公开提供了一种内容项推荐方法、装置、服务器及存储介质,属于互联网技术领域。所述方法包括:获取目标用户的流行偏好分数和每个候选内容项的流行分数;根据流行偏好分数和每个候选内容项的流行分数,确定每个候选内容项的流行偏好匹配分数;根据每个候选内容项的初始排序分数和流行偏好匹配分数,确定每个候选内容项的最终排序分数;基于多个候选内容项的最终排序分数所确定的推荐顺序,向目标用户推荐多个候选内容项。本公开结合了用户对流行内容项的偏好以及每个内容项的流行程度,充分考虑了流行在不同方面对推荐结果产生的影响,相比单纯地依赖流行或用户的偏好,推荐结果较佳。
  • 内容推荐方法装置服务器存储介质
  • [发明专利]基于深度学习的内容流行预测及边缘缓存方法-CN201910163788.0有效
  • 蒋雁翔;冯浩杰;尤肖虎 - 东南大学
  • 2019-03-05 - 2021-11-26 - H04L29/08
  • 本发明公开了一种基于深度学习的内容流行预测及边缘缓存方法,包括如下步骤:(1)对内容流行度数据进行预处理;(2)线下训练神经网络,得到流行预测模型以及内容分类器;(3)由内容分类器得到内容所属类别,使用相应类别的预测模型在线预测内容流行;(4)比较所有内容流行预测值,做出相应的缓存决策。本发明可以在只使用内容请求次数这一特征的情况下,使边缘节点在线预测不同内容流行并实时追踪其流行变化,并基于预测的内容流行做出对应的缓存决策,从而确保边缘节点持续缓存热点内容,获得渐近于理想的缓存方法的缓存命中率
  • 基于深度学习内容流行预测边缘缓存方法
  • [发明专利]基于内容流行预测的边缘缓存系统及其方法-CN201711129878.5有效
  • 蒋雁翔;马妙丽;郑福春;尤肖虎 - 东南大学
  • 2017-11-15 - 2021-06-11 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于内容流行预测的边缘缓存系统及其方法,包含如下步骤:(1)根据用户历史请求信息,线下训练节点覆盖区域内每个用户的偏好模型;(2)当请求到达时,如果请求内容不在缓存区,依据用户偏好模型在线预测内容流行;(3)比较内容流行预测值与缓存区内容流行最低值两者大小,做出相应缓存决策;(4)更新当前时刻内容流行值,并对用户偏好模型进行评估,确定是否启动线下用户偏好模型学习。本发明可以使边缘节点在线预测内容流行并实时追踪内容流行变化,并基于预测的内容流行做出对应的缓存决策,从而确保边缘节点持续缓存热点内容,获得渐近于理想的缓存方法的缓存命中率。
  • 基于内容流行预测边缘缓存系统及其方法
  • [发明专利]雾无线接入网中基于聚类联邦学习的内容流行预测与边缘缓存方法-CN202310751034.3在审
  • 蒋雁翔;王志恒 - 东南大学
  • 2023-06-25 - 2023-08-25 - H04L67/10
  • 本发明公开了一种雾无线接入网中基于聚类联邦学习的内容流行预测与边缘缓存方法,包括如下步骤:1、建立用户移动性预测模型;2、得到每个雾接入点在下一时段将要关联的本地用户集合和移动用户集合预测结果;3、建立请求概率预测模型;4、计算本地内容流行预测结果;5、建立用户偏好模型;6、预测移动内容流行;7、整合本地内容流行和移动内容流行的预测结果,得到内容流行的预测结果;8、做出缓存决策,并在线上阶段实时跟踪内容流行的变化本发明通过用户移动性预测提高了内容流行预测的准确性,移动性预测具有收敛速度快,模型参数少的特点,并能够根据真实请求数据流实时地跟踪内容流行的变化。
  • 无线接入基于联邦学习内容流行预测边缘缓存方法
  • [发明专利]基于内容流行的缓存方法及其装置-CN201710296062.5有效
  • 王鹏;申涓;刘贵财;张校辉;伊鹏;马腾;刘宗海 - 中国人民解放军信息工程大学
  • 2017-04-28 - 2019-12-03 - H04L12/747
  • 本发明涉及一种基于内容流行的缓存方法及其装置,该方法包含如下内容:将时间划分为多个时隙,该多个时隙为当前时隙的前k个时隙,时隙长度为T;学习前k个时隙的内容对象,获取内容对象前k个时隙的历史流行,k为自然数;根据历史流行预测内容对象在未来时隙的流行,获取预测流行;根据预测流行,将内容对象的缓存决策建模为0‑1背包模型;通过流行优先级贪婪缓存算法对0‑1背包模型进行求解,根据求解结果获取缓存优先级,并根据缓存优先级对内容对象进行缓存。本发明解决现有技术中没有考虑内容流行或设定内容流行而造成的缓存精确和缓存性能低得问题,大大提高其缓存精确及缓存系统的性能,具有较强的实用性。
  • 基于内容流行缓存方法及其装置
  • [发明专利]一种基于深度学习的内容缓存方法-CN201911195411.X在审
  • 张旭;漆政南;马展 - 南京大学
  • 2019-11-28 - 2021-05-28 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种基于深度学习的内容缓存方法,其步骤如下:(1)收集边缘节点的用户请求信息构建时间请求序列;(2)根据请求序列数据计算内容流行;(3)进行最大最小归一化处理;(4)将时间序列预测问题转化为监督学习问题;(5)线下训练基于时间卷积网络流行预测模型;(6)调用流行预测模型预测流行,基于指数平均将所预测的流行度数据与历史流行度数据进行加权求和,计算内容价值;(7)使用LRU进行缓存决策。本方法可以只根据内容请求序列这一特征的情况下预测相应内容流行分布,同时结合历史内容流行信息,可以在长期记忆与短期突发记忆中取得平衡,在预测准确率和提高缓存命中率上均能取得较好的效果。
  • 一种基于深度学习内容缓存方法

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