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公开(公告)号：CN1316786C
公开(公告)日：2007-05-16
申请号：CN03153333.7
申请日：2003-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种移动互联网中分级网络层移动性管理方法，所述移动互联网网络层包括至少两个级别的管理域，所述方法包括下述步骤：a)测量当前管理域与其相邻管理域的切换强度；b)根据切换强度的测量结果，调整当前管理域与其相邻管理域的管理范围，形成切换开销最小的新分级管理域结构。本发明基于切换强度实时测量，进一步对网络开销进行评估，并根据评估结果动态改变网络中管理域的从属关系，从而可以根据实际情况自组织网络分级结构，降低了网络中的信令开销，提高了网络的服务质量。
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公开(公告)号：CN108520028B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810256044.9
申请日：2018-03-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DPI数据的用户地理位置特征提取方法及系统，其中，方法包括：根据用户ID从DPI数据库中获取多条目标用户数据；获取每条目标用户数据的经纬度信息；对经纬度信息进行预处理得到预处理数据；对预处理数据进行筛选处理，以得到出行数据集；根据出行数据集提取得到出行路径特征；根据地图平台API参数和出行路径特征得到候选路径集，并根据API响应结果提取得到候选路径特征；将候选路径特征与运动路径特征进行匹配，并使用评分机制进行评分，以得到评分最高的预测路径；通过预设距离阈值对出行序列和预测路径的时间进行匹配，以更新当前地理位置信息。该方法有效提高了地理位置信息的精确性，简单易实现。
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公开(公告)号：CN109978006B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910139095.8
申请日：2019-02-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种人脸图像的聚类方法和装置，其中，方法包括：对待聚类对象进行特征提取，得到人脸图像的特征向量；根据待聚类对象的数量，确定随机图聚类算法对应的重复聚类次数RT和迭代次数列表{Ri}，其中，迭代次数列表{Ri}是由每次聚类的迭代次数组成的；根据特征向量，确定阈值列表{Ti}，其中，阈值列表{Ti}是由每次聚类时构建加权图的阈值组成的；根据随机图聚类算法对应的重复聚类次数RT、迭代次数列表{Ri}以及阈值列表{Ti}，对特征向量进行聚类。该方法能够实现根据待聚类对象的规模和重复聚类次数，确定每次聚类的迭代次数，针对待聚类对象规模较小和聚类结果相对稳定的后几次聚类，可以使用较小的迭代次数，从而提高聚类效率。
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公开(公告)号：CN110909124A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911018444.7
申请日：2019-10-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于人在回路的混合增强智能需求精准感知方法及系统，其中，系统包括：知识图谱子系统，用于存储科技资源子图谱与用户/企业信息子图谱，以根据用户需求确定不同实体之间的关系；对话子系统，用于以自然语言的方式和用户进行交互，收集用户需求，并将感知结果实时返回给用户；特征感知与推荐子系统，用于根据对话子系统和知识图谱子系统的客观数据、痕迹数据，整合相关数据生成感知结果，并生成推荐信息推荐至用户。该系统利用对话系统建立起人在回路，结合用户痕迹数据和科技资源数据进行用户需求充分挖掘与特征感知，实现用户需求精准感知，有效解决现有技术存在没有利用客观数据、无法深度感知用户需求等问题。
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公开(公告)号：CN110580525A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910477603.3
申请日：2019-06-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提出一种神经网络压缩方法及系统。其中，神经网络压缩方法，包括：根据预设的初始降维能量比得到降维能量比集合；从原始训练集中进行抽样，以根据抽样数据得到抽样集；根据所述抽样集对神经网络模型中的每一层进行测试，以确定在降维能量比集合中每一个降维能量比下的精度损失；根据最小的精度损失对应的降维能量比计算每一层对应的低秩值；根据每一层对应的低秩值对神经网络压缩进行压缩，以得到压缩模型。本申请的神经网络压缩方法，对神经网络每一层进行压缩敏感度预检测，然后根据敏感度为每一层分配合适的低秩rank，最后进行低秩分解得到压缩模型，具有分配效率高且分配合理的优点，避免压缩后精度的过多下降。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103647673B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201310722360.8
申请日：2013-12-24
Applicant: 博元森禾信息科技(北京)有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种Web服务的服务质量QoS预测方法和装置，该方法包括：获取Web服务的多个历史调用记录；根据多个历史调用记录获取每两个用户之间的第一相似度，并根据每两个用户之间的第一相似度创建用户加权相似网络；判断在用户加权相似网络中与每个用户节点相连的邻居用户节点的数目是否小于阈值；如果小于阈值，则在用户加权相似网络中选取每个用户节点的预设个数的第一隐藏邻居用户节点，并分别获取每个用户节点与预设个数的第一隐藏邻居用户节点之间的第二相似度；以及根据第一相似度、第二相似度获取每个用户调用Web服务的QoS预测值。本发明实施例的方法，提高了对Web服务的QoS预测的精度和成功率。
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公开(公告)号：CN103716402A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310751738.7
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/801
Abstract: 本发明公开了一种服务器的选择系统，该系统包括中心服务器、普通服务器、地标服务器、客户端，其中，中心服务器用于接收客户端发送的服务请求信息，中心服务器包括网络距离测量模块和服务器选择模块，网络距离测量模块获取与客户端距离最近的K个普通服务器和K个普通服务器相关的网络距离信息，并更新中心服务器中的普通服务器地图信息，以获取K个普通服务器的负载信息，服务器选择模块根据网络距离信息、负载信息和域间流量进行全局优化选择。本发明的选择系统减少了ISP之间传输的流量，并且通过采用测量开销较少的网络距离预测算法，减少了服务器选择过程中的开销，从而提高了云服务的可扩展性。本发明还公开了一种服务器的选择方法。
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公开(公告)号：CN102722838A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210168211.7
申请日：2012-05-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种用于网站向用户推荐物品的方法和装置。其中，所述方法包括以下步骤：接收用户对于第一物品的选择；根据用户在网站上的注册资料查询与第一物品相关的第二物品数据库和用户的历史记录并根据用户的历史记录得到用户所属的群体；根据与第一物品相关的第二物品数据库和用户的历史记录以及用户所属的群体向用户推荐与第一物品相关的第二物品；接收用户对第一物品进行的评价；以及将用户对第一物品的评价记录到用户的历史记录中。根据本发明的方法，可迅速定位兴趣点，显著改善用户体验，增强用户黏度，增加推荐精度，同时对于新用户可根据群体进行推荐，有效解决数据稀疏性问题，且根据用户对推荐结果的反馈可提升推荐质量。
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公开(公告)号：CN102436401A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110425527.5
申请日：2011-12-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提出一种负载均衡系统及方法。负载均衡系统包括第一级负载均衡器、多个第二级负载均衡器以及多个服务器，其中，所述第一级负载均衡器用于接收多个任务并使用第一策略将所述多个任务分配至所述多个第二级负载均衡器；所述多个第二级负载均衡器用于使用第二策略将所述多个任务分配至所述多个服务器。根据本发明的负载均衡系统，引入层次化概念，采用多级负载均衡方法，降低了负载均衡中心成为性能瓶颈的可能性，同时支持更复杂的负载均衡策略，提升了负载均衡过程的灵活性、准确性、健壮性和安全性等，从而提高了集群的资源利用率与运行效率。
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