公开(公告)号：CN102663435A

公开(公告)日：2012-09-12

申请号：CN201210129234.7

申请日：2012-04-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张卫丰 ,  胡文婷 ,  张迎周 ,  周国强 ,  王慕妮 ,  钱小燕 ,  许碧欢 ,  陆柳敏

IPC: G06K9/62

Abstract: 基于半监督的垃圾图片过滤技术研究对图像型垃圾邮件进行检测判定工作时，先提取文本和图片特征进行特征处理，利用已经得到的分类模型进行检测分类，并不断加入新的标签样本，训练分类器，提高分类精度同时误判率将大大降低。经大量实验数据检验证明，该方法构建了一种高效率垃圾邮件网页过滤系统，在保证高准确率的同时，处理效率有很大的提高，并显著减小网页检测时间。

公开(公告)号：CN102637143A

公开(公告)日：2012-08-15

申请号：CN201210057888.3

申请日：2012-03-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张卫丰 ,  常成成 ,  周国强 ,  张迎周 ,  周国富 ,  王慕妮 ,  许碧欢 ,  陆柳敏 ,  顾赛赛

IPC: G06F11/36

Abstract: 基于改进的支持向量机的软件缺陷优先级预测方法主要采用一种改进的支持向量机模型为缺陷优先级的预测建模，对缺陷报告的处理优先级进行判断和预测，步骤1)选取状态为已解决的，已关闭的，已确定的错误报告做为训练数据；步骤2)提取出我们需要的特征；步骤3)对所有样本赋以一个抽样权重在此样本上用支持向量机训练一个分类器对样本分类，步骤4)用得到的错误率去更新分布权值向量：对错误分类的样本分配更大的权值,正确分类的样本赋予更小的权值。步骤5)就这样依次迭代，最后我们得到的强分类器就是多个弱分类器的加权和。本发明用机器学习的发法训练出分类器，从而使缺陷优先级的确定自动化，减少人员和成本的消耗。

公开(公告)号：CN102594905A

公开(公告)日：2012-07-18

申请号：CN201210057711.3

申请日：2012-03-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张卫丰 ,  朱荣鑫 ,  周国强 ,  张迎周 ,  周国富 ,  王慕妮 ,  许碧欢

IPC: H04L29/08 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明提供了一种基于场景的社交网络位置兴趣点推荐方法。该方法主要借助用户的社交网络关系，好友的位置兴趣点历史，给用户进行个性化的位置兴趣点推荐。位置兴趣点可以是某个餐馆，某个休闲场所，某家商场，这些位置既有地理意义上的描述如经纬度，也有文字性上的描述如西餐店。该方法提供了一种个性化推荐方法，使得针对用户的位置推荐更合理，更有意义，同时推荐的结果也更易为用户接受，给日常出行，移动生活提供了方便。