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公开(公告)号：CN105608625A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610003416.8
申请日：2016-01-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明涉及社会网络数据挖掘领域，具体涉及一种基于微博用户质量的信息影响力评估方法。本发明包括数据采集；数据处理；用户质量计算；动态消息影响力计算。本发明提出一种基于微博用户质量的信息影响力评估方法，该技术主要考虑参与微博信息传播的用户质量，来对传统的影响力最大化问题进行改进。并取得了良好的影响效果。本发明能够有效的评估微博消息影响力，屏蔽机器人粉丝造成的虚假微博影响力。
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公开(公告)号：CN105158727A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510340890.5
申请日：2015-06-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无线感知领域，具体涉及一种室内细粒度实时被动人体移动检测的增强型室内无源被动人体定位方法。本发明包括：数据采集：数据处理：利用线性变换方法，将随机相位转换为可用相位；特征值提取：人体移动检测。本发明提出一个室内细粒度实时被动人体移动检测方法，该方法可利用信道状态信息中的相位信息来实现人体移动检测。本方法中采用了消除随机噪音的相位信息，可以获得更加精确的检测性能。本发明研发了两种新的检测方法，这两种方法其检测阈值与具体环境无关，避免了因环境自身改变而需重新勘测的开销。这两种方法计算量较小，实时性较高。
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公开(公告)号：CN104915371A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510175590.6
申请日：2015-04-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于智能信息处理领域，具体涉及一种利用计算机技术辅助网络信息智能分析和处理的面向多实体稀疏关系的联合挖掘方法。本发明包括：从异构数据中抽取实体、异质关系，两类实体之间的异质关系采用异质关系矩阵表示，进而构建异质关系矩阵集合R；对于每一个异质关系矩阵Ri进行非负矩阵分解；针对每一类实体对应的矩阵分解结果进行融合，得到最终的聚类指示矩阵。本发明在真实数据集上与最近的几种方法进行了对比分析，可知本方法在准确率、纯度、NMI和ARI四个度量指标下都整体优于其他算法。本方法只与规模较小一类的实体相关，因此在大规模数据上具有较好的可扩展性。
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公开(公告)号：CN104767691A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510152352.3
申请日：2015-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/801 , H04L29/06
Abstract: 本发明属于Web防火墙领域，具体涉及一种基于概率转发的Web防火墙拥塞控制方法。本发明包括：每隔τ时间间隔，读取队列当前长度，统计k次，计算τ×k时间内的队列长度的平均值；根据队列的平均长度值lavg计算当前时刻队列对分组的转发或丢弃概率P；根据当前队列增长速度Δλ，对不同阶段的阈值T进行微调；本发明考虑了Web防火墙自身所具有的高速转发功能，采用概率转发的方式，可以提前对系统即将应对的高负载进行预防。避免了溢出造成的抖动性，同时提高了系统的吞吐量，降低了丢包率。
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公开(公告)号：CN104636454A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510054469.8
申请日：2015-02-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30294 , G06F17/30566 , G06F17/30575 , G06F17/30598 , G06F17/30705 , G06F17/30864
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模异构数据的联合聚类方法。包括以下步骤：从异构数据中抽取实体以及实体间的异质关系，得到异质关系矩阵；从将异质关系矩阵对应的两个实体中选择规模小的实体X2，以实体X2的关联关系构建关联矩阵；采用对称矩阵稀疏分解法对关联矩阵C进行分解，得到实体X2对应的聚类指示矩阵B；将矩阵B作为输入，对异质关系矩R进行三分解，得到实体X1对应的聚类指示矩阵，通过实体X1对应的聚类指示矩阵和实体X2对应的聚类指示矩阵，实现实体类别划分。本发明能够降低矩阵的稀疏性，提高了联合聚类方法的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104518930A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201510012386.2
申请日：2015-01-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于互联网信息安全管理领域，具体涉及一种面向微博的异常用户和消息同时检测方法。本发明包括：(1)数据预处理；(2)交互提取及建模；(3)基于同质交互的异质交互矩阵度量学习；(4)异质交互矩阵三分解；(5)基于先验知识的异常用户和消息识别。本发明从用户和消息两类实体出发，对两类实体产生的同质交互和异质交互进行建模，提出了面向微博的异常用户和消息的同时检测方法。在该方法中，针对异质交互矩阵，采用非负矩阵三分解的方法能够同时给出用户和消息的划分指示矩阵，提高了检测的效率。
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公开(公告)号：CN102970692B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201210506709.X
申请日：2012-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域，具体涉及一种分布式检测位于事件边界处的无线传感器节点的方法。本发明包括如下步骤：根据待判定节点邻域内邻居节点的密度确定拟合节点的个数；收集待判定节点的所有邻居节点感知属性读数，根据事件发生阈值以及拟合节点个数构建拟合节点集合；根据拟合节点的地理分布情况选择拟合函数；将拟合节点集合中的节点坐标作为拟合点进行曲线拟合，获得边界曲线方程；计算待判定节点到曲线的最短距离，进行边界节点判定。与现有方法相比，本发明提出的基于曲线拟合的边界节点检测方法，以节点与边界的距离作为判定边界的根据，减少了故障节点读数对于检测结果的性能影响。
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公开(公告)号：CN101795215B
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN201010101883.7
申请日：2010-01-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种网络流量异常检测方法及检测装置。包括数据选取单元，用于选取待检测的网络指标数据，建立属性记录；分布分析单元，考察网络中各个主机发起连接和被连接中的所述属性记录的各个属性的分布状况；观测信息熵获得单元，用于当时间间隔到达设定的时间阈值时，根据所述属性分布状况获得观测信息熵；预测单元，根据所述观测信息熵预测下一个时间间隔的网络指标数据的信息熵；置信区间获得单元，根据所述观测信息熵和所述预测信息熵获得异常判决所需置信区间；异常判决单元，分析所述观测信息熵在所述置信区间的分布，根据分析结果确定网络流量是否异常。解决了现有技术用于网络流量异常检测时可操作性不强、灵活性较差的问题。
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公开(公告)号：CN101674264B
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN200910073070.9
申请日：2009-10-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/58
Abstract: 本发明提供的是一种基于用户关系挖掘及信誉评价的垃圾邮件检测装置及方法。所述的检测装置的构成包括用户关系建模装置、指纹收集装置、路径挖掘装置、邮件评价装置、邮件输出装置、用户评价装置、信誉更新装置。所述的方法为根据受控网内用户通信关系建立用户关系模型，然后依据用户关系模型挖掘特定路径集，最后通过该路径集上用户的历史评价建立邮件判定记录，识别邮件属性。本发明的优点在于：有很好的垃圾邮件识别能力，能较好的识别恶意用户并抵抗恶意用户的干扰，可部署在邮件服务器、网关、骨干网出入口处，可广泛应用于电子邮件过滤技术等应用领域。
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公开(公告)号：CN101860529A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN201010153486.4
申请日：2010-04-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种P2P节点存活性定期探测系统及方法。信息收集模块，收集最近一个探测周期内节点连接信息，并初始化路由表节点状态属性；信息处理模块根据路由表节点状态属性确定在下一个探测周期内哪些节点应该被探测，哪些该延迟探测；探测模块，当下一探测周期到来，向已确定需要探测的节点发出探测，并更改所有连接表内所有节点的标志位，继续收集返回的连接信息，更新路由表节点状态属性；回应模块，节点在收到探测信息后相应的进行回应，以便其他节点进行更新。本发明充分考虑了网络上节点之间通信的联系，对过去的连接信息进行统计并决定是否进行探测。减少了探测次数，节省了网络带宽。
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