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公开(公告)号：CN103218414A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310100798.2
申请日：2013-03-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种网络服务交互行为形式化建模和死锁定位方法，对现有的规则进行分类，并对各分类进行扩充；对尚不存在的规则进行建立，使转换规则数据库能够适应快速发展的形式化描述语言。介于现有的建模工具需要人工参与，不能实现自动建模，并且整个建模过程对用户是不可见的，如果流程出现错误，用户无法确定异常发生的位置。利用扩充或建立得到的转换规则数据库，对形式化建模语言描述的网络服务交互行为进行自动建模，并选取具有代表性的案例对建立的模型进行验证，证明模型的正确性以及转换规则的正确性。采用前向查找方法对出现异常的环节进行重现和定位，实现建模、验证、定位全自动。
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公开(公告)号：CN102663606A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210129224.3
申请日：2012-04-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 远程打印电子商务平台扩充打印服务种类形成多种服务组合及套餐，提供订单中每一项服务的完成状态；提供每项服务的依赖关系并对订单中的每项服务的依赖关系进行验证。本发明的目的就是提供一个远程打印电子商务平台的服务组合依赖关系分析及验证服务。通过打印平台提供的服务组合依赖关系分析，可以了解每个订单的处理流程以及评估所需时间。通过服务组合的验证服务可以确保订单状态的合理性。
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公开(公告)号：CN102629230B
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201210057825.8
申请日：2012-03-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于多特征缺陷再分配图分配缺陷报告的方法综合运用机器学习模型和缺陷再分配图预测缺陷修复人员，用已修复的缺陷报告中开发人员之间的再分配关系，将再分配关系转化为缺陷再分配图，使用机器学习模型预测完缺陷报告开发人员后，结合缺陷再分配图更新缺陷报告开发人员，完成缺陷报告修复人员的预测；具体方法为以下步骤：步骤1）对选取的缺陷报告数据集进行分类，分为训练集和测试集；步骤2）用训练集来训练机器学习模型和创建缺陷再分配图；步骤3）用机器学习模型预测测试集的缺陷修复人员；步骤4）结合缺陷再分配图更新缺陷修复人员；通过使用本发明的方法，能有效地减少缺陷再分配的路径长度，提高缺陷分配的预测精度，降低缺陷修复人员搜索的失败率。
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公开(公告)号：CN101887523B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201010204722.0
申请日：2010-06-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 利用图片的局部不变特征检测图像型垃圾邮件的方法，利用了尺度不变特征转换算法来提取图片中垃圾信息的不变区域特征，提取嵌入图片中文字来对图片进行分类，从而形成图片的两种特征结合的特征向量库。经过实验能够提高垃圾邮件的召回率，节省程序运算时间和空间。用这种方法来提取图片中的不变区域特征，从而生成图片的特征向量，使用支持向量机分类器来训练与测试。本发明提出的利用嵌入图片中的文本信息，使用图形文字识别技术挖掘出图片中的文本字符串，将字符串作为图片的特征，使用贝叶斯分类器来训练与测试。每张图片的特征向量是由图片的局部不变特征与文本字符串构成的，使用堆栈方法综合两种分类器进行分类，来检测图像型垃圾邮件的实现方法。
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公开(公告)号：CN102129568B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201110112414.X
申请日：2011-04-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 利用改进的高斯混合模型分类器检测垃圾邮件的方法，利用健壮特征的加速提取算法来提取图片中垃圾信息的不变区域特征，对不变区域特征进行高斯混合模型拟合，使用期望最大化方法来进行权重、均值以及协方差矩阵的评估，具体为：对待检测数据集的图片进行标签，分为垃圾图片与正常图片；采用健壮特征的加速提取算法提取所有数据集的局部不变特征的向量；采用高斯混合模型对局部不变特征进行密度函数拟合，得到所有图片的均值与协方差矩阵；改进均值聚类算法，使其适用于对上一步骤中得出的特殊特征向量进行聚类，使用交叉熵作为分布之间相似度的衡量指标，实现基于高斯混合模型的均值聚类算法；利用基于高斯混合模型的均值聚类算法来构建分类器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102594905B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210057711.3
申请日：2012-03-07
Applicant: 南京邮电大学
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。
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公开(公告)号：CN102306144B
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201110200321.2
申请日：2011-07-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 一种基于语义词典的词语消歧方法，提出了基于语义词典的词语消歧方法，所提出的方法利用对词语概念相关度的计算，实现自动文本摘要的预处理工作——词语消歧，利用概念的相关关系实现语义消歧的方法，综合考虑概念、概念释义、概念的同义词、概念的扩展释义及扩展概念的同义词集合等因素及句子的连贯度要求，利用概念的相关度计算公式和回溯法选取单词的最佳词义，实现基于上下文的语义消歧。经过实验能够提高语义消歧的召回率和准确率，更好的服务于文本摘要的获取。
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公开(公告)号：CN102629261A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210051171.8
申请日：2012-03-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明是一种由钓鱼网页查找目标网页的方法，首先从网页文本和网页图片中提取关键词，组成该钓鱼网页的词汇签名，然后在多个搜索引擎上用词汇签名进行检索，综合这些搜索引擎的结果，找出最相近的前K个网页，将这K个网页和钓鱼网页以图片形式保存，提取图像感知哈希序列，最后分别计算这K个网页图片与钓鱼网页图片之间的海明距离，根据距离的大小可以选出该钓鱼网页模仿的一个或者多个合法网页，即目标网页。
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公开(公告)号：CN102629230A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210057825.8
申请日：2012-03-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于多特征缺陷再分配图分配缺陷报告的方法综合运用机器学习模型和缺陷再分配图预测缺陷修复人员，用已修复的缺陷报告中开发人员之间的再分配关系，将再分配关系转化为缺陷再分配图，使用机器学习模型预测完缺陷报告开发人员后，结合缺陷再分配图更新缺陷报告开发人员，完成缺陷报告修复人员的预测；具体方法为以下步骤：步骤1）对选取的缺陷报告数据集进行分类，分为训练集和测试集；步骤2）用训练集来训练机器学习模型和创建缺陷再分配图；步骤3）用机器学习模型预测测试集的缺陷修复人员；步骤4）结合缺陷再分配图更新缺陷修复人员；通过使用本发明的方法，能有效地减少缺陷再分配的路径长度，提高缺陷分配的预测精度，降低缺陷修复人员搜索的失败率。
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公开(公告)号：CN101819637B
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201010139946.8
申请日：2010-04-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 利用图片的局部不变特征检测图像型垃圾邮件的方法是一种利用健壮特征的加速提取算法来提取图片中的垃圾信息的不变区域特征，从而生成图片的特征向量，用最大可能性算法估计高斯混合模型的参数，来训练高斯混合模型分类器。经过实验能够提高垃圾邮件的召回率，节省程序运算时间和空间。获得基于高斯混合模型的分类器。对图像型垃圾邮件进行检测的实现方法，整个方法包括图片特征的提取，高斯混合模型参数的估计，图像型邮件的检测三个模块。
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