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公开(公告)号：CN112307364A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011336057.0
申请日：2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/29 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/00
Abstract: 一种面向人物表征的新闻文本发生地抽取方法，属于信息提取领域，用以解决在人物表征过程中现有的命名实体识别算法缺少语义结构信息分析，导致新闻文本中出现多个地名时难以分辨新闻发生地的问题。本发明的技术要点包括，对新闻文本数据集中新闻文本进行预处理；对预处理后的新闻文本中的实体及实体类别、段落特征、句子特征、词特征进行标注；对标注后的新闻文本中的地名关系进行抽取，构建新的地名实体知识图谱；并采用基于深度森林算法gcForest对新闻文本数据集中的新闻发生地进行预测抽取。本发明可用于新闻事件相关人物的特性表征。
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公开(公告)号：CN110610005A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910870274.9
申请日：2019-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于深度学习的盗窃罪辅助量刑方法属于计算机领域；无法实现在较少人工标注情况下的案情语义表示和特定罪名的刑期精准预测；包括根据刑法规定和关于盗窃罪的量刑规定，结合已公开的盗窃罪一审判决书，从被盗窃物品价值、犯罪主体信息、犯罪事实描述、判决结果角度定义形式化描述盗窃案的11维特征；对裁判文书进行文本预处理；整合为语料集，训练词向量；完成除被盗窃物品价值和刑期之外特征的提取，使用循环神经网络为每一维特征分别构建特征生成器，从而提取特征值；使用线性回归和多层神经网络模型作为预测器，输入案件特征向量，输出刑期预测结果；能够在较少依赖人工标注的情况下实现对案情的深度语义理解和给出明确的刑期预测值。
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公开(公告)号：CN110209953A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910138183.6
申请日：2019-02-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出一种面向不确定性社会计算问题的计算方法，属于网络社会性趋势计算技术领域，包括一、通过网络公众事件、社会网络话题争议和负面公众情绪的结构模型及信息熵计算模型确定其属于不确定性社会问题；二、确定性社会计算问题的一般性结构以及多维随变量的向量空间；三、确定基于社会性信息系统的信息熵计算公式；四、确定信息系统熵值最大时的概率分布和多维离散型随机变量的最大熵分布，并获得社会性事件多维随机变量熵函数的计算公式；五、利用不确定性社会计算问题的熵值计算公式计算网络公众事件、社会网络话题争议和负面公众情绪的熵值，即可获得不确定性社会计算问题的熵值计算结果，来确定社会网络争议性话题公众对此的负面情绪。
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公开(公告)号：CN109218441A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811215367.X
申请日：2018-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/733 , H04L12/803
Abstract: 一种基于预测和区域划分的P2P网络动态负载均衡方法属于网络文件传输领域；包括获取节点资源利用率；判断节点资源利用率是否超过高负载区阈值，若是，执行步骤e，若否，执行步骤c；根据节点当前文件访问情况预测接下来的访问量；判断文件是否成为热点文件，若是，执行步骤e，若否，执行步骤a；向周围节点广播获取周围节点负载信息；判断是否处在高负载区域，若是，执行高负载区域负载均衡模块，若否，执行低负载区域负载均衡模块；服务器建立热点文件副本，进行步骤a；本发明能够很好地实现实际系统网络的负载均衡。
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公开(公告)号：CN108833424A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810666650.8
申请日：2018-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: H04L61/1511 , H04L61/1552 , H04L61/2007 , H04L63/0236 , H04L63/1425
Abstract: 一种获取域名所有资源记录的系统，属于网络测量技术领域，本发明为了以向域名管理者提供评价自己域名的安全性以及合理部署域名服务器参考。技术要点：所述方法包括客户端以根域名服务器为初始，向各域名服务器同时发送DNS查询请求，当有各域名服务器均相应查询返回应答报文时，向授权记录中的所有域名服务器发送查询，直到此域名解析所有相关域名服务器上的所有资源记录均被获取。本申请可以向域名管理者提供其域名解析所有可能用到的服务器和所有有关的域，便于域名管理者评价自己域名的安全性以并合理部署域名服务器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108768862A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810454554.7
申请日：2018-05-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L12/751 , H04L29/08
Abstract: 一种多接口路由器地理定位方法，涉及地理定位技术领域。本发明为了解决现有的以路由器为单位的地理定位方法存在需要额外测量工作或需要人工辅助解析存在定位过程难以持续更新等问题。多接口路由器的接口IP地址由于路由器交换地址空间导致地理定位不同，采用接口选举使同一台多接口路由器的不同接口IP地址定位在相同位置；根据多接口路由器的邻居路由器的定位位置来对其进行定位，采用邻居选举使相连路由器间地理位置相近；将上述两个步骤结合在一起完成多接口路由器的地理位置定位。提出的方法经实验结果表明，与相关数据集相比，本发明在可定位路由器的覆盖率和定位准确率上都有明显提升。
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公开(公告)号：CN108536603A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810341517.5
申请日：2018-04-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3688 , G06F11/3696
Abstract: 一种针对新顶级域名的Web浏览器行为自动化测试方法，涉及浏览器测试技术领域。本发明为了测试Web浏览器对新顶级域名的解析和访问情况。所述方法包括测试条件准备过程、浏览器自动化访问和行为特征提取；还可包括浏览器评分。本发明方法分别对原根中存在的顶级域和原根中不存在的顶级域测试其在浏览器中的解析和访问情况，以全面地测试新顶级域在Web浏览器中的行为特征。本发明使用自动化方法在测试浏览器中对访问测试新顶级域名进行测试，保存访问数据并从中提取浏览器针对新顶级域名的解析和访问情况的行为特征，结合行为特征设计评分模型对浏览器进行评分。
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公开(公告)号：CN104615936B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510096203.X
申请日：2015-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 云平台VMM层行为监控方法，本发明涉及云平台VMM层行为监控方法。本发明是要解决现有技术的问题主要在于：运行环境不安全，可能被攻破、算法安全监控程序占用的系统资源大、识别异常率不高的问题。云平台VMM层行为监控方法，它包括：用于VMM层劫持系统调用并获得系统调用序列的System Call Interpcepter步骤；用于分析系统调用序列并判断进程异常与否的System Call Analyze步骤；用于接收System Call Analyzer模块的分析结果并发出警报提醒操作系统的System Call Handler步骤。本发明应用于云平台领域。
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公开(公告)号：CN104022911B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201410299708.1
申请日：2014-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 一种融合型内容分发网络的内容路由管理方法，属于互联网技术领域。本发明的目的是给出针对ISP‑CDN的两层内容节点部署机制，设计索引与同步机制以改进CDN环境下的内容路由策略，并兼顾流量结算成本、数据传输质量。对于网络数据大小进行单一处理，即一次传输所消耗的流量代价只与经过的路径跳数有关，而不考虑数据大小本身，从核心路由节点集合F中选择的节点数目与重复流量为反比关系，而同步代价则与节点数目成正比；同步的初始源为域间路由器节点，对于域间路由节点t，通过先广搜索算法生成以t为根的最小生成树TR覆盖k个内容节点，找到k个节点，采用基于贪心策略的算法实现RC+SC最小。
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公开(公告)号：CN107196870A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710599012.4
申请日：2017-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/803 , H04L12/801 , H04L12/26
CPC classification number: H04L47/125 , H04L43/0817 , H04L43/16 , H04L47/12
Abstract: 本发明一种基于DPDK的流量动态负载均衡方法涉及计算机多核技术领域；该方法通过建立两张Hash表；分别进行Hash1()以及Hash2()计算，根据Hash结果查找表1以及Hash表2，判断两次Hash计算结果与处理核心id是否存在映射关系，如果是，将数据包分配到对应的处理核心中，否则，计算当前CPU的整体负载均衡度；判断负载均衡度是否超出阈值，如果否，根据Hash1()的结果在Hash表1中建立映射关系，将数据包分配到对应的处理核心中，如果是，剔除过载严重的处理核心；动态更新Hash2()的计算结果与处理核心id的映射关系，根据Hash2()的结果在Hash表2中建立映射关系，并将数据包分配到对应的处理核心中；本发明解决了多核处理器负载不均衡的问题。
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