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[发明专利]一种基于结构扰动模型的加权网络链路预测方法-CN202210465545.4有效
发明人： 吕琳媛;刘波 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于结构扰动模型的加权网络链路预测方法，涉及链路预测技术领域，能够有效提高加权结构扰动模型的预测精度，满足加权网络链路预测的精度要求；该方法步骤包括：S1、对现有无权结构扰动模型进行加权，得到加权结构扰动模型；S2、对所述加权结构扰动模型进行权重调整，得到调整后加权结构扰动模型；所述权重调整为权重分布范围调整和/或权重种类调整；S3、采用所述调整后加权结构扰动模型对待预测加权网络进行链路预测；步骤S1中采用邻接矩阵对所述无权结构扰动模型进行加权，并对所述邻接矩阵中的权重值进行调整，并通过权重分布范围调节函数、权重种类调节函数以及两者同时调节函数进行权重调整。
一种基于结构扰动模型加权网络预测方法

[发明专利]一种基于局部结构的网络节点影响力排序方法-CN202110375631.1有效
发明人：王文斌;徐舒琪;王晶晶;吕琳媛;苟尤钊;周方 -专利权人：电子科技大学;电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于局部结构的网络节点影响力排序方法，属于计算机技术领域，选择部分节点作为待排序节点；获取每个待排序节点的r阶邻居节点；基于所述r阶邻居节点及其之间的关系连边构建包含局部结构的有向无权网络；利用排序算法计算得到每个节点的r阶分值；利用重调整算法计算得到每个节点重调整后的分值；将所有节点按重调整后的分值进行排序。本发明能够在仅获取局部关系信息的情况下，计算所有已有对象的影响力，并且通过调整过程进一步修正了在大多数系统都存在的由于时间累积导致的优势偏差，最终输出准确的节点影响力排序，实现了在不完全信息下对重要对象的挖掘，可用于社交网络、引文网络等大规模数据的场景。
一种基于局部结构网络节点影响力排序方法

[发明专利]一种广义度分布连续可调的高阶网络生成方法及系统-CN202211563058.8在审
发明人：季碧芸;王重阳;吕琳媛;任晓龙;张符融 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明涉及网络技术领域，公开了一种广义度分布连续可调的高阶网络生成方法及系统，所述方法利用配置模型生成广义度为异质性分布的高阶网络，在生成的高阶网络上利用重连方法调节广义度分布，重新生成平均广义度不变的高阶网络。解决了现有技术无法在改变广义度分布同时保持平均广义度不变的缺陷。
一种广义分布连续可调网络生成方法系统

[发明专利]一种高阶网络中高阶结构的重要性排序方法、系统及终端-CN202211454519.8在审
发明人：任晓龙;黄一鸣;吕琳媛;梁木生;张符融;瑞嘉;王重阳 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04L41/142 文献下载
摘要：本发明属于高阶网络技术领域，公开了一种高阶网络中高阶结构的重要性排序方法、系统及终端，计算网络G中的高阶结构，并构造高阶关联矩阵B；计算高阶邻接矩阵Ah和高阶拉普拉斯矩阵Lh，同时计算混动邻接矩阵和混动拉普拉斯矩阵计算高阶密度算子ρ和高阶网络熵构造高阶扰动网络最终得到每个高阶结构的纠缠度E(Ωi)。本发明受量子信息论启发提出高阶熵及高阶纠缠的概念，综合考虑信息网络的低阶结构和拓扑信息、网络的高阶结构和全局拓扑信息，可以用来量化网络中高阶结构的重要性，识别网络中的关键高阶结构。
一种网络中高结构重要性排序方法系统终端

[发明专利]一种离散事件发生时刻序列同步程度计算方法、介质及设备-CN202211577099.2在审
发明人：王重阳;季碧芸;吕琳媛;任晓龙;张符融 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明属于同步程度量化方法领域，公开了一种离散事件发生时刻序列同步程度计算方法、介质及设备，通过构建完全随机的有事件发生时刻序列，计算离散事件整个系统有事件发生时刻序列的Kuramoto序参量并进行修正，定量刻画系统中具有不同数目有事件的个体之间的同步程度，修正后的Kuramoto序参量更能够反映系统的真实同步行为，在物理、生物、工程等众多领域中具有十分重要的意义。
一种离散事件发生时刻序列同步程度计算方法介质设备

[发明专利]一种队列式跳伞训练动作识别与评分的方法-CN202211323928.4在审
发明人：苏畅;郭高余;吕琳媛 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明属于视频处理技术领域，具体涉及一种队列式跳伞训练动作识别与评分的方法。本发明通过录制视频的形式使训练过程可追溯，有利于教练反复观看分析，学员通过视频看到自己的训练动作；通过深度摄像头录制的视频，结合图像深度信息，分析视频中训练对象的姿态并评估其动作标准程度，有利于避免教练主观因素导致的差异；利用目标跟踪、动作识别、训练空间标定的方法锁定训练目标降低在多人场景下无关人员对视频分析的干扰因素；基于上述的目标锁定方法还能够做到实时对锁定的学员分析，最终将视频分割为各自学员的单人视频片段并生成各自的评估报告，有利于减少等待分析结果的时间并提高训练效率。
一种队列跳伞训练动作识别评分方法

[发明专利]一种基于高阶增强的随机游走节点重要性排序的方法与系统-CN202210816803.9在审
发明人：任晓龙;曾钰洁;吕琳媛;梁木生;张符融;杨珍;黄一鸣;王重阳 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）;湖州学院
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高阶增强的随机游走节点重要性排序的方法与系统，属于复杂系统与信息网络技术领域，能够基于网络中的高阶结构对节点进行重要性排序；该方法包括：S1、根据网络的拓扑信息，寻找出所有高阶结构；S2、根据网络的拓扑信息和高阶结构，构造二部图；S3、计算基于二部图的游走转移矩阵Wn；S4、根据Wn和基于原网络随机游走得到的游走转移矩阵C计算增强的游走转移矩阵S5、根据增强的游走转移矩阵计算各节点的访问概率，并根据访问概率对节点进行排序。
一种基于增强随机游走节点重要性排序方法系统

[发明专利]一种在社交网络中进行好友关系推荐的方法-CN202210590589.X在审
发明人：黄宽;周方;吕琳媛 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种在社交网络中进行好友关系推荐的方法，旨在应用于推荐系统中用以发掘社交网络中潜在的好友关系以及提升推荐系统的推荐准确率，从而提升推荐系统的用户粘性。该发明基于物理学中的渗流理论对社交网络全局结构进行刻画并融合局部相似性所得的一个全新的推荐指标对社交网络中好友关系对的亲密程度进行评分，从而达到对潜在好友关系发掘与推荐准确率提升的效果，通过在经典实证网络与模型网络的实验，比较分析了所提出算法相较于传统方法的有效性，验证了推荐的准确性，证实了该算法的可用性。
一种社交网络进行好友关系推荐方法

[发明专利]一种基于圈结构的网络多传播源选择方法-CN202210204760.9在审
发明人：石汶峰;徐舒琪;吕琳媛;张符融 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于圈结构的网络多传播源选择方法，能够在社交平台等大规模场景中利用已知的对象之间的关系构建复杂网络，确定传播效果最优的多对象组合，即多传播源，以用于信息传播效果的最优化。传播源的数量可以根据需求动态调整，这些多传播源在网络中分布广泛且均匀，有利于促进信息的有效传播，当一些对象由于各种原因无法用于所需进行的传播活动时，本发明还可以找到替代组合以实现相近性能，整个过程耗时较短。
一种基于结构网络传播选择方法

[发明专利]一种重要神经循环回路计算方法-CN202210466670.7在审
发明人： 吕琳媛;刘波;杨荣湄;王浩 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种重要神经循环回路计算方法，涉及脑神经技术领域，能够计算出真实神经元网络中不同阶的非平凡圈‑‑洞的结构，为神经环路研究提供计算方法和结构基础；该方法包括：S1、计算神经元网络的贝蒂数；S2、根据S1的计算结果找到一颗生成树；S3、根据找到的生成树生成对应的无关圈；S4、判断生成的无关圈是否为空心圈；若是，进入下一步，否则判断该无关圈是否包含空心圈；若是，对无关圈进行化简直至找出空心圈，并进入下一步，否则返回S2；S5、判断等价类是否等于贝蒂数；若是，进入下一步，否则回到步骤S2；S6、找到该生成树的所有空心圈，并选取等价类中的最短圈作为最终结果，完成计算。
一种重要神经循环回路计算方法

[发明专利]一种投资方的推荐方法-CN201910359691.7有效
发明人： 吕琳媛;徐舒琪 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种投资方的推荐方法，用于提高针对初创公司推荐投资方的准确率。在该推荐方法中，首先从历史投资数据库中获取历史投资事件信息和标签信息；然后根据历史投资事件信息和标签信息生成投资网络，投资网络包括：M个投资方节点、N个被投资方节点、P个标签节点等；多次迭代执行如下的扩散过程，扩散过程包括：将投资网络中的第一类型节点在当前扩散步骤中得到的分值分配给与第一类型节点相连接的第一邻居节点，第一邻居节点将得到的分值用于下一扩散步骤中；在已执行扩散步骤已经达到最优扩散步数时，结束扩散过程；将M个投资方节点按照分别具有的最终分值从大到小排序，根据排序结果向待推荐的目标公司推荐至少一个投资方节点。
一种投资推荐方法

[发明专利]信息传播量的预测方法及装置-CN201710159611.4有效
发明人：吴蕾蕾;任晓龙;吕琳媛;易玲玲;贺鹏 -专利权人：电子科技大学;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-03-17 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本发明公开了一种信息传播量的预测方法及装置，属于网络技术领域。本发明通过利用由多条历史信息的传播量训练得到的传播预测模型，来对待预测信息的目标预测时间的传播量进行预测，由于在模型训练时是基于多条历史信息的传播量与传播量峰值等进行，因此，该传播预测模型能够表示传播量与传播量峰值之间的准确关系，从而达到对传播量进行预测的目的，且预测所得到的传播量准确性高，有利于后续有针对性的制定传播策略，为商业运营等提供了有力依据。
信息传播预测方法装置

[发明专利]一种学术论文审稿人的推荐方法-CN202210204792.9在审
发明人：黄羿炜;徐舒琪;吕琳媛;张符融;蔡世民 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明提供了一种学术论文审稿人的推荐方法，涉及计算机算法领域，不依赖复杂的文本分析，无需获取完整文本信息，计算成本低，有效性和准确性高；该方法包括：S1、根据待审论文的摘要和/或关键词从数据库中获取相关领域内已发表论文以及对应作者的数据；S2、根据获取的论文数据和学者数据构建学者‑论文双层网络模型；S3、进行作者匹配实验，根据实验结果确定最优扩散参数；S4、将待审论文以及其作者并入已构建的学者‑论文双层网络模型中，并结合已确定值的最优扩散参数，采用资源扩散的方式获得各学者的资源值；S5、根据各学者的资源值生成推荐列表并推荐相应学者作为所述待审论文的审稿人。
一种学术论文审稿人推荐方法

[发明专利]一种社交网络快速最大团和极大团搜索方法-CN202111126133.X在审
发明人：范天龙;吕琳媛 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种社交网络快速最大团和极大团搜索方法，包括将社交网络的节点按照核数值进行分层；对分层后的节点构造对应的上界完全导出子图；采用最大团搜索算法搜索上界完全导出子图中的最大团；和/或采用极大团搜索算法搜索上界完全导出子图中的极大团。本发明通过将大型社交网络分层拆分成小型社交网络，解决大规模社交网络难以计算和计算时间太长的问题；与此同时，由拆分后的小型社交网络所构造的上界完全导出子图在保留了原始大型社交网络团结构的同时，还可进行并行分析，进一步降低了现有的社交网络团分析方法的时间复杂度和对设备的要求。
一种社交网络快速大团极大搜索方法

[发明专利]一种获取L个具有最佳传播影响力用户的方法和装置-CN201510882500.7有效
发明人： 吕琳媛;胡延庆;任晓龙;苟尤钊;纪圣塨 -专利权人：杭州师范大学
申请日： 2015-12-04 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06F16/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种获取L个具有最佳传播影响力用户的方法和装置，用于同时获取到多个具有最佳传播影响力的用户，提高信息的传播效率。在本发明提供的方法中，从网络信息数据库中获取拓扑网络的结构数据，根据拓扑网络的结构数据将拓扑网络表示为无向图，按照预置的重复次数t对无向图进行t次的节点赋值处理，其中，每一次的节点赋值处理都包括：对无向图进行边渗流处理，以及边渗流处理之后进行的资源值分配处理，对无向图进行t次的节点赋值处理之后，将无向图中所有节点按照各个节点得到的总资源值从大到小排序，排序中的前L个节点所对应的用户作为需要获取的L个具有最佳传播影响力的用户。
一种获取具有最佳传播影响力用户方法装置

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