公开(公告)号：CN112508256B

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202011387991.5

申请日：2020-12-01

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张以文 ,  储蓓 ,  王庆人 ,  沈书泽

IPC: G06F17/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于众包的用户需求主动预测方法及系统，包括以下步骤：S1：确定参与众包任务的标注者，标注者接收到众包任务并完成任务；S2：根据用户偏好信息构建异质信息网络；S3：生成用户需求数据空间；S4：通过图卷积神经网络分别学习用户和需求对象的表示向量；S5：需求预测。本发明通过众包技术实现用户直接参与信息生产和知识共享，众包标注者反馈的偏好信息更能反映用户的真实需求，结合该信息进行需求预测可以提高结果的准确性；众包模式采集的用户偏好信息丰富了用户的属性特征，且为缺乏历史行为数据的新注册用户进行了属性补全，可以更精确地表征每个用户，从而使推荐结果更具个性化。

公开(公告)号：CN115640427A

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202211100183.5

申请日：2022-09-08

Applicant: 安徽大学

Inventor： 颜登程 ,  孟庆可 ,  崔杰 ,  屈诗琴 ,  仲红 ,  张以文

IPC: G06F16/901 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明属于大数据分析领域，具体涉及一种社交网络中基于人格信息的网络结构隐藏方法、装置。该网络结构隐藏方法包括如下步骤：S1：基于社交网络中的用户关系图谱转换为图形结构数据。S2：基于每个用户发布的社交内容，通过文本分析工具生成每个用户的五维人格向量。S3：采用多元线性回归的方法基于网络结构的各项中心性指标分别构建用于表征所有用户各项人格的人格特征矩阵。S4：通过进化算法生成在度分量上人格变化最大的匿名k度序列。S5：根据获取的匿名k度序列对原始的图G进行相应的修改，从而生成满足k度匿名图的新图G′。本发明解决了现有现有社交网络中的信息发布可能存在泄露用户人格特征或隐私信息的问题。

公开(公告)号：CN115550023A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211174690.3

申请日：2022-09-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 颜登程 ,  朱佳聪 ,  屈诗琴 ,  张以文 ,  王庆人 ,  仲红

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明属于大数据分析领域，具体涉及一种抑制图拆解的图攻击方法，以及采用该方法网络的图结构的防护系统和装置。图攻击方法包括如下步骤：S1：将待处理的网络采用图结构进行表征；S2：绘制图结构在基于度值和基于集体影响力两种拆解策略下的ANC曲线；S3：基于ANC曲线确定网络中的目标节点集；S4：基于两种拆解路径的目标节点集构建用于评估基于原始图和攻击后的图在混合的攻击策略下产生的拆解序列的差异的损失函数；S5：预设约束条件和迭代轮次，然后利用损失函数计算链路梯度，并以链路梯度为指引对满足约束条件的边进行迭代删除，得到增强图结构；本发明克服了现有的各类网络系统对图拆解方法的抵御性能不强，容易遭受网络攻击的问题。

公开(公告)号：CN113345590B

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202110730536.9

申请日：2021-06-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王庆人 ,  严康 ,  李炜 ,  张以文 ,  颜登程 ,  许正

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。

公开(公告)号：CN115269845A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210917923.8

申请日：2022-08-01

Applicant: 安徽大学

Inventor： 颜登程 ,  蔡锐 ,  仲红 ,  张以文

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/242 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于社交网络用户人格的网络对齐方法及系统，方法包括：采集用户发布内容及多平台网络结构，处理得到统一长度用户文本特征向量及多平台网络结构图；将多平台用户文本放入LIWC中，得到用户大五人格得分；拼接用户文本特征向量得到文本特征矩阵，以图卷积网络处理得到每个用户单平台表示向量；拼接两个用户单平台表示向量，以全连接层获取二分类预测结果；根据网络对齐二分类预测结果进行判断，将各平台表示向量放入全连接层，语言探索及字词计数LIWC得到人格真实值，用户平台表示通过全连接层以获得用户大五人格向量，进行人格预测并辅助网络对齐。本发明解决了信息稳定性差导致对齐效果易受有干扰以及网络对齐精度较低的技术问题。

公开(公告)号：CN115242659A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210947679.X

申请日：2022-08-09

Applicant: 安徽大学

Inventor： 颜登程 ,  吴子健 ,  张以文 ,  仲红

IPC: H04L41/14 ,  H04L41/12

Abstract: 本发明属于大数据分析领域，具体涉及一种基于高阶集体影响力的超网络节点分析方法、超网络拆解方法、系统，以及相应的网络防护装置。该关键节点分析方法包括如下步骤：S1：根据拟拆解的目标网络的拓扑结构构建出一个相应的初始超网络。S2：对初始超网络进行超边约简处理。S3：计算超网络中每个节点的高阶集体影响力值。S4：对目标网络的所有节点按照高阶集体影响力值进行排序。S5：选择节点重要性列表中排名靠前的预设比例或预设数量的节点构成所需的关键节点集。拆解方法则是根据关键节点集对目标网络进行分步拆解，进而确定最佳的网络拆解策略。本发明克服了基于二部网络投影的网络拆解方法的局限性，并解决了超大规模网络无法拆解的问题。

公开(公告)号：CN114490386A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210093923.0

申请日：2022-01-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 严远亭 ,  苏振 ,  张以文 ,  张燕平

IPC: G06F11/36 ,  G06F16/215 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于信息熵过采样的软件缺陷预测方法及系统，方法包括：获取软件缺陷数据集；将数据集划分为训练集测试集，并计算训练集中多数类样本和少数类样本的类确定性熵；根据类确定性熵将多数类样本和少数类样本划分为安全样本、关键样本、危险样本，并选择少数类关键样本作为种子样本；清除多数类危险样本；对少数类关键样本局部邻域约束过采样；采用新的平衡训练集训练软件缺陷预测模型，并对测试集进行测试。本发明解决了现有技术中存在的类不平衡及类重叠问题对分类模型产生不利影响，导致软件缺陷预测效果较差的技术问题。

公开(公告)号：CN114445043A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202210095467.3

申请日：2022-01-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张以文 ,  夏新辰 ,  何云飞

IPC: G06Q10/10 ,  G06Q10/04 ,  G06F16/28 ,  G06F40/216 ,  G06F40/253 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提供一种基于开放生态化云ERP异质图用户需求精准发现方法及系统，包括：构建开放生态化云ERP异质图，获取实体数据；利用众包技术采集并预处理反馈信息，据以建立词袋库、提取情感特征，处理所述词袋库和所述情感特征得库特征向量；聚类处理所述库特征向量，据以获取用户云ERP服务需求数据；将所述用户云ERP服务需求数据作为实体插入到开放生态化云ERP异质图中，与用户、服务、服务商建立联系，据以更新所述云ERP异质图；从所述云ERP异质图获取实体关系数据，根据所述实体关系数据获取并发出需求适配推荐信息至所述用户及所述服务商。本发明解决了需求信息匹配性较差以及反馈信息参考价值较低的技术问题。

公开(公告)号：CN111191081B

公开(公告)日：2022-02-22

申请号：CN201911297265.1

申请日：2019-12-17

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张以文 ,  谢文鑫 ,  颜登程 ,  田垚

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。

公开(公告)号：CN114037326A

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202111369820.4

申请日：2021-11-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张以文 ,  吴群群 ,  王庆人

IPC: G06Q10/06

Abstract: 本发明提供一种基于E‑CARGO模型的云ERP建模与演化方法，首先定义E‑CARGO模型，然后将演化的需求解构为需要和云ERP服务，再运用E‑CARGO模型对云ERP领域演化的需求进行建模。本发明将需要及云ERP服务对应一个E‑CARGO模型，并且为每个生产阶段演化的需求都建立一个E‑CARGO模型。每个原子需要由一个或多个原子服务来协作满足，每个原子服务一次只能满足一个原子需要。再考虑为各个原子需要分配最合适的原子服务来满足，令需求得到最大化满足。因此，需求可由静态的抽象概念转换为一个实际的动态求解过程，并通过CPLEX快速求解，得到各个阶段需求满足值ρ达最大的问题解决方案。建模求解过程耗时少，可快速响应需求的演化，灵活地建模演化的需求且高效地提供随需而变的云ERP服务。