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公开(公告)号：CN116991908A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311034684.2
申请日：2023-08-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于多变量Hawkes时空点过程嵌入注意力的兴趣点推荐方法，包括：用户‑兴趣点交互序列模块、表示学习嵌入层、多变量Hawkes时空点过程序列建模、用户偏好捕获和推荐的注意机制。本发明首先处理用户与兴趣点交互数据，得到用户‑兴趣点交互序列；将交互序列和用户信息输入表示学习嵌入层，构建时序及用户特征表示；进一步，通过注意力机制融合用户交互序列特征表示得到用户长短期偏好特征；最后通过多变量Hawkes时空点过程模型结合用户长/短期偏好特征进行用户兴趣点推荐；通过计算损失函数优化参数，使得模型能够动态自适应融合目标用户长期静态偏好以及短期动态偏好，执行顺序推荐以满足目标用户实时需求。
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公开(公告)号：CN116956940A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310972327.4
申请日：2023-08-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于多向式遍历与提示学习的文本事件抽取方法，该方法包括：采集相应的事件文本，标注文本中的实体信息与触发词信息，构造事件数据集，进行预处理，筛除不符合要求的数据，并划分为训练集、验证集和测试集；结合提示学习，按三种样本遍历方式构建提示输入模板，构造基于预训练语言模型的事件论元抽取模型，并结合输入进行训练，最终利用训练好的论元抽取模型实现论元识别与论元分类。本发明将输入信息按照三种遍历方式进行训练与损失计算，弥补了论元之间交互不足的问题，提高了论元识别与分类的准确率，即使在训练样本数极度不足的情景下仍能保持一定的效果。
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公开(公告)号：CN114385337B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210020680.8
申请日：2022-01-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于分布式工作流系统的任务分组调度方法，以实现复杂工作流地有效预处理以及工作流任务地合理调度。本发明首先对记录工作流信息的工作流图进行分析，计算出每个任务的累计工作量；其次，找出累计工作量最大的关键任务组然后再对剩余任务节点进行分组；随后，根据分组数据对任务组进行分配；最后，对于运行任务产生偏差或是新增的运行资源采用一种基于任务复制的负载均衡策略，进一步加强了调度方法整体稳定性。
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公开(公告)号：CN116682161A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310698751.4
申请日：2023-06-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意机制和自蒸馏的面部表情识别方法，包括如下步骤：步骤1、构建面部表情识别数据集；步骤2、构建面部表情识别模型，该模型由特征提取模块、自适应通道注意模块、重塑模块和自蒸馏网络构成；步骤3、对输入的面部表情图像进行预处理；步骤4、利用上述面部表情识别数据集中训练集图像训练面部表情识别模型；步骤5、利用训练好的面部表情识别模型对数据集当中的测试集和验证集进行推理分类。该方法设计了一种合理高效面部表情识别方案，它通过注意机制的方式很好的引导模型去关注那些重要的特征信息；通过一种新的自蒸馏形式，提炼压缩了网络知识、提高了浅层网络输出特征的鲁棒性以及降低了推理阶段模型的复杂度。
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公开(公告)号：CN111612373B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010475736.X
申请日：2020-05-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L67/51 , H04L67/568 , H04J3/06 , G06F16/215 , G06F9/455 , H04L41/0866 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种公有云系统性能一致性调整方法。本发明首先建立基于线性回归模型的云系统性能评价指标，用于计算不同测试场景下云系统的性能和判断云服务提供商是否提供一致的性能；其次检查云平台配置的完整性，消除由于硬件配置和软件配置不一致所带来的性能误差；然后使用网络时间协议(NTP)来同步网络中各个虚拟机的时间。最后清除宿主机和虚拟机的处理器缓存，消除由于不同缓存命中率所带来的误差。通过本发明可以消除影响云系统性能的不确定因素，使得云系统可以为租户提供从一而终的性能，显著提高的云租户的服务体验，同时降低了云平台的投诉率保证了云平台的信誉。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116304370A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310261496.7
申请日：2023-03-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/901 , G06N5/04 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开了一种基于逻辑盒嵌入推理的协同过滤方法，包括如下步骤：S1、收集原始数据并制作数据集；S2、对原始数据进行清洗处理，生成用户交互序列以及评分序列；S3、用户交互序列以及评分序列生成一阶逻辑查询，进而生成逻辑计算图；S4、将用户交互序列生成多个项目盒嵌入，评分序列根据逻辑计算图中用户交互行为和评分生成多个关系向量嵌入；S5、项目盒嵌入以及关系向量嵌入根据逻辑计算图计算得到一个目标项目盒嵌入；S6、计算目标项目盒嵌入与最近的项目盒嵌入之间的距离，将最近的n个项目作为最适合推荐给当前用户的项目。该方法能有效融合协同过滤和逻辑推理的推荐算法框架，有效提升了推荐的性能，为后续的工程应用提供新的思路。
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公开(公告)号：CN114817663B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202210480892.4
申请日：2022-05-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9035 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于类别感知图神经网络的服务建模与推荐方法，包括以下步骤：步骤1、输入用户的历史服务交互数据；步骤2、读取并处理用户的历史服务交互数据；步骤3、构建异构超图步骤4、通过类别感知超图卷积构建模型，并挖掘服务交互序列中服务和服务类别信息之间的复杂关系；步骤5、模型训练与服务推荐。上述技术方案首先是通过类别感知超图对用户的服务交互序列及对应的类别信息进行有效建模，然后利用图神经网络训练服务的向量表示，从而可以更好地捕捉用户服务交互序列中服务、类别及其之间的联系。其次是使用注意力机制准确提取用户的局部和全局兴趣，进而进行自适应融合得到混合兴趣，为用户提供更加精准的服务推荐。
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公开(公告)号：CN115098763A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210479741.7
申请日：2022-05-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于动静态兴趣建模与持续时间感知的序列服务推荐方法，由三个主要步骤组成：动态兴趣挖掘建模、静态兴趣挖掘建模和兴趣融合推荐。在动态兴趣挖掘中，利用时间感知神经霍克斯过程中的时间感知连续长短期记忆网络挖掘用户的动态兴趣，其中通过个性化的时间桶嵌入在服务之间嵌入持续时间信息，并在TCLSTM上添加持续时间门，以利用持续时间协助进行动态兴趣挖掘。在静态兴趣挖掘中，通过设计辅助信息感知的自注意力机制来挖掘静态兴趣，将辅助信息作为自我注意机制的辅助部分，以非侵入性的方式学习更好的注意力分布，从而避免信息过度泛滥的问题，有效挖掘并建模用户的静态兴趣。
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公开(公告)号：CN114661884A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210408155.3
申请日：2022-04-19
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州核新软件技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种开放域问答下基于KL正则化的检索器预训练方法。本发明通过使用当前问题重写以及历史问题（可包含答案）和当前问题的拼接这两种形式进行训练，利用KL散度来拉进两种问题形式的检索结果，不仅提高了训练的稳定性，而且提升了问题编码器对问题的语义理解能力。本发明通过引入了困难负样本，即由TF‑IDF检索到但不包含正确答案的文章，提高了检索器的训练效果，使得检索器能在内容相似的一批文章甄别出与当前问题关联更强的文章。
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公开(公告)号：CN110580192B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910687987.1
申请日：2019-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于服务特征的混部场景中容器I/O隔离性的优化方法。本发明使用磁盘资源划分与磁盘I/O并发控制相融合的方式来解决多服务混部场景中容器I/O隔离性的优化问题。本发明首先识别分类所有服务类型和性能特征，并为每种服务设置合理的性能基准值，通过检测各个服务的性能数据是否符合预先设置的基准值，判断当前服务的运行状态，若未能达到预期性能，则根据服务的类型施加针对性的优化策略。本发明可以克服基于单服务混部场景的隔离性优化方法在多服务混部场景中应用的局限性，通过错开各个服务的优化时机来保证优化效果，避免产生过度优化，从而实现多服务混部场景下的容器I/O隔离性优化。
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