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公开(公告)号：CN116244076B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310103929.6
申请日：2023-02-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 发明属于大数据领域，具体涉及一种面向云环境流处理任务的资源成本优化方法、系统、工具。该方法包括如下步骤：S1：构建基准性能测试工具。S2：构建云端控制器。S3：基于改进高维贝叶斯优化算法构建调优模型。S4：通过调优模型求解出实时处理系统的最佳配置。求解过程包含如下步骤：S41：初始化参数配置空间和超参数组合概率空间。S42：初始化观察集。S43：预设最大迭代轮次，并循环执行迭代求解过程。S44：将观察集中的最佳配置，输出作为所需的推荐配置。本发明提供的资源成本优化系统包括：基准性能测量模块、云端控制器和调优模型。本发明解决了现有配置优化方案无法有效应对流处理任务中的云配置和软件性能配置的协同调优场景的问题。
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公开(公告)号：CN115600060A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211317107.X
申请日：2022-10-26
Applicant: 安徽大学(CN)
IPC: G06F17/16 , G06F18/214 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种自适应特征学习的服务质量预测方法及装置，所述方法包括：获取用户和服务的上下文信息、用户和服务的交互矩阵，得到模型的输入特征；基于输入特征提取用户和服务的多源特征；对多源特征进行编码，得到用户和服务的交互特征；将交互特征输入深度神经网络，得到预测的服务质量值；计算对比损失；修改深度神经网络的各参数，重复上述步骤，直到对比损失不再减小，保存深度神经网络的参数得到训练好的模型；将实时获取的输入特征输入到训练好的模型中，得到服务质量的预测结果；本发明的优点在于：服务质量预测较为准确。
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公开(公告)号：CN115048514A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210647587.X
申请日：2022-06-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供基于人格的社交网络谣言检测与立场分类方法及系统，方法包括：收集、整理数据集，将数据集处理成向量形式；在原数据集基础上再爬取用户日常发布的其他推文，处理成人格向量；实现人格识别任务，预测用户的大五人格值；将预处理推文向量通过LSTM共享层进一步训练；实现谣言检测任务，对源推文进行分类，判断是否是谣言；实现立场分类任务，对所有人的回复进行分类。解决了现有技术存在的考虑因素覆盖不够全面以及检测效果较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN113345590A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110730536.9
申请日：2021-06-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06Q50/00
Abstract: 一种基于异质图的用户心理健康监测方法及系统，属于数据处理与分析技术领域，解决如何通过用户的社交网络文本信息和穿戴设备生理信息，采用异质图建立用户的人格画像，对用户的心理健康状态进行检测预警的问题；通过文本信息构建异质图，通过分析文本表达的情感以及从文本中提取出的用户行为来对用户进行人格分析，从而建立用户人格画像，结合人格画像对用户实时发布的文本内容进行分析，若异于常态，再结合用户穿戴设备提供的生理信息进行验证，对用户的心理健康状态进行预警，从而提高用户心理健康干预的准确率，强化用户心理健康监测的正向作用。
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公开(公告)号：CN110264081B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910540345.9
申请日：2019-06-21
Abstract: 本发明涉及一种基于E‑CARGO模型的云制造服务组合方法，S1、获取九元组，在云制造服务环境中，根据需要关注的元素将九元组简化；S2、获取服务对任一种类型任务的胜任程度；S3、获取E‑CARGO模型的目标函数；S4、求解目标函数，获取分配矩阵T；将任务分配矩阵T作为最佳服务组合方案；本方案还公开了一种基于E‑CARGO模型的云制造服务组合装置。本发明基于E‑CARGO模型并结合了云制造场景，通过计算任务分配矩阵T，获得最佳的服务组合方案，提高用户的满意度以及降低资源浪费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107358447B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201710530476.X
申请日：2017-06-29
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种以服务质量为中心的个性化服务推荐方法和系统，所述方法包括：根据服务的质量维度P建立P维空间坐标系A，根据所有服务建立候选服务集合S；获取参考服务sr；以S中的每一个服务到参考服务sr的各维位移值作为映射函数进行函数映射，得到新的候选服务集合S’，并将A转换为新坐标系A’；对S’进行Skyline计算，得到S’的Skyline集合S’DL，则S的Dynamic Skyline集合SDSL＝S’DL；向用户推送集合SDSL；如此，根据参考服务发现那些不被其它任何服务支配过的服务，为鉴别出合适的候选服务及其可能的组合，使得系统工程师不必列举所有的候选服务。
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公开(公告)号：CN111191081A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911297265.1
申请日：2019-12-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/901 , G06K9/62 , G06F17/16 , G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于异质信息网络的开发者推荐方法及装置，所述方法包括：建立关系矩阵，构建异质信息网络，获取异质信息网络中每条元路径下每个开发者的初始表示向量以及每条元路径下每个项目的初始表示向量；获取关联度矩阵；更新开发者的表示向量以及项目的表示向量；将各元路径下开发者的表示向量加权融合，将各元路径下项目的表示向量加权融合；获取预测关联度值并给每个开发者推荐项目；所述装置包括矩阵建立模块、初始化模块、关联度矩阵获取模块、更新模块、加权融合模块以及推荐模块；本发明的优点在于：推荐信息较为准确全面，推荐结果更加个性化。
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公开(公告)号：CN110264081A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910540345.9
申请日：2019-06-21
Abstract: 本发明涉及一种基于E-CARGO模型的云制造服务组合方法，S1、获取九元组，在云制造服务环境中，根据需要关注的元素将九元组简化；S2、获取服务对任一种类型任务的胜任程度；S3、获取E-CARGO模型的目标函数；S4、求解目标函数，获取分配矩阵T；将任务分配矩阵T作为最佳服务组合方案；本方案还公开了一种基于E-CARGO模型的云制造服务组合装置。本发明基于E-CARGO模型并结合了云制造场景，通过计算任务分配矩阵T，获得最佳的服务组合方案，提高用户的满意度以及降低资源浪费。
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公开(公告)号：CN108520205A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810234650.0
申请日：2018-03-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Citation-KNN的人体动作识别方法，包括：获取测试样本；通过帧差法提取测试样本动作序列中的关键帧；对Hausdorff距离进行优化，并根据优化的Hausdorff距离计算被提取关键帧的测试样本在训练集中的c个近邻样本和r个索引样本；基于近邻样本和索引样本构建分函数，并根据评分函数计算测试样本中每个动作类别的分数，得到测试样本中分数最高的动作类别作为测试样本的目标测试动作类别，输出目标测试动作类别。
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公开(公告)号：CN108205708A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201810002647.6
申请日：2018-01-02
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种新型可扩展的深度学习系统及数据识别方法，系统包括依次连接的数据录入设备、数据识别设备和处理器设备，数据识别设备由至少两个数据识别装置级联组成，所述数据识别装置包括数据输入接口、交换模块、存储模块、控制模块、计算模块和数据输出接口，其中，数据输入接口用于接收数据；交换模块用于判断是否将待识别数据、第一深度学习算法模型存储到存储模块中；存储模块用于在交换模块的判断结果为是的情况下存储待识别数据和第一深度学习算法模型；控制模块用于向计算模块发出针对待识别数据的识别指令；计算模块用于识别待识别数据；数据输出接口用于输出识别结果。应用本发明实施例，可以提高对待识别数据的识别准确率。
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