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[发明专利]一种网络流量数据填充方法、装置、设备及存储介质-CN201911145150.0有效
发明人：李思齐;谢鲲;欧阳与点;文吉刚 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量数据填充方法、装置、设备及存储介质，将网络流量数据建模成三维原始张量，深入挖掘网络流量数据之间的周期性特征，反映了网络流量数据的多维特性；将Expectile回归与CP分解结合来构造损失函数，通过对设定权重w的选择可以有针对性的进行数据的精准恢复，实现对大象流数据的精准恢复；同时，Expectile回归既能描述数据的中心特性，又能描述数据的尾部特性，反映了数据的全貌特征，解决了传统方法无法描述数据各部分局部特性的问题；该方法根据非负矩阵分解算法与Expectile回归对因子矩阵进行更新，在更新过程中，既不需要像ALS算法计算矩阵的逆矩阵，又无需像SGD算法反复权衡一个合适的学习步长，极大地降低了计算的复杂度。
一种网络流量数据填充方法装置设备存储介质

[发明专利]一种网络流量测量数据中缺失值的恢复方法及系统-CN202210310671.2在审
发明人： 欧阳与点;谢鲲;文吉刚;李肯立 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量测量数据中缺失值的恢复方法，包括将网络流量数据建模成源节点‑目的节点‑测量时隙的三维张量，将每一个源节点、目的节点、测量时隙映射到共享的潜在特征空间(D维向量空间)并嵌入为因子向量，使用注意力增强的长短期记忆网络考虑网络流量的时间模式对时间因子向量进行增强，设计一种新的多模式融合方法——轻量级三线性池化作为张量填充的交互函数有效建模潜在因子向量不同特征维度之间的三向及多阶非线性相关性精确估计网络流量的缺失值，将所有缺失值的估计值与所有测量值合并得到完整的网络流量数据。本发明还公开了一种网络流量测量数据中缺失值的恢复系统。
一种网络流量测量数据缺失恢复方法系统

[发明专利]一种含有缺失数据的数据保距性降维方法-CN201911059239.5在审
发明人：从银川;谢鲲;欧阳与点;文吉刚 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种含有缺失数据的数据保距性降维方法，涉及数据处理技术领域。所述数据保距性降维方法，通过缺失数据矩阵使原始数据中的缺失部分不参与自动编码器损失函数的计算，使自动编码器能够处理含有缺失数据的降维，且避免了缺失数据对自动编码器造成的影响；同时借助于自动编码器强大的自动学习能力，能够有效地捕获原始数据之间复杂的非线性关系，再通过约束更新损失函数中编码器的权重矩阵，使降维处理具有保距性，最大程度地使降维后的低维数据保留了原始高维数据的分布信息，便于后续的数据处理，节省了数据处理时间和空间。
一种含有缺失数据保距性降维方法