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公开(公告)号：CN115080869B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210787147.4
申请日：2022-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Inventor： 张春慨
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于社交群体影响的社会化推荐方法及系统，针对社交群体对用户的影响，使用随机游走算法生成用户节点的周边子图作为候选的社交群体，利用记忆网络来对候选的社交群体进行计算，从而捕获社交网络中主要的潜在社交群体信息，并计算这些群体对用户的影响；随后，利用门控机制计算用户在社交影响下的表示向量，并利用多层感知器融合用户在社交影响下的表示和用户的项目偏好表示来得到用户最终的表示向量；将用户的表示向量和项目的表示向量输入到预测模块得到用户行为预测结果。本发明通过挖掘用户社交网络中的社交群体信息及社交群体对用户的影响来获得更加准确的用户表示向量，从而达到提高推荐系统性能的目的。
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公开(公告)号：CN114219043A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111568528.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗样本的多教师知识蒸馏方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：对样本基于教师概率输出与学生概率输出差异最大化的原则，选择待修改原始样本；将待修改原始样本在教师模型上分类概率最大的分类作为对抗攻击的目标分类以及对应的待修改原始样本作为可修改原始样本；基于教师模型对可修改原始样本类别的分类概率得到教师模型的决策边界，利用点到线距离的向量算法，以可修改原始样本恰好越过决策边界和恰好不越过决策边界为目标，对可修改原始样本进行迭代修改，生成位于决策边界两侧的边界样本对；利用生成的边界样本，使用基于边界距离的多教师权重分配训练学生模型。本发明能够提升学生模型的分类精度。
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公开(公告)号：CN106657059B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201611189991.8
申请日：2016-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种具有访问控制功能的数据库查询方法和系统，属于数据库查询领域。本发明系统包括密钥产生中心：用于生成主密钥、查询密钥和密钥；数据上传者：对每一条记录建立属性索引，并对记录及属性索引加密，得到记录密文和索引密文，然后将查询密钥进行加密，并把加密后的查询密钥发送给数据查询用户；数据查询用户：采用密钥和加密后的查询密钥解密得到查询密钥，然后通过查询密钥和查询条件生成谓词陷门，发送给服务器，并采用密钥解密记录密文，得到查询结果；服务器：用于对数据库的数据进行查询，将符合条件的记录密文数据返回给数据查询用户。本发明既能够对数据查询用户访问数据库的权限进行控制，又能够保证数据和查询条件的机密性。
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公开(公告)号：CN107578061A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710702075.8
申请日：2017-08-16
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Inventor： 张春慨
Abstract: 本发明提出了一种基于最小化损失学习的不平衡样本分类方法，采取先使用当前状态的网络对所有训练集进行分类，然后求解损失并对此损失进行优化以达到下一更优状态这一思想，将训练中的评价过程进行变换，不再使用当前状态下神经网络的具体分类结果，而是采用当前输出的概率求解损失的期望值，并对期望值进行优化，这样既可以建立输出和参数与目标间的直接联系，也可以通过优化期望值来增加目标获取更高值的概率。本发明利用不平衡样本分类的评价标准构建了应用于训练集的关于整体F1值的目标函数，再将最大化F1值算法应用到了人工神经网络（ANN）模型中，在不平衡数据集分类算法上取得了一定的成功，其结果通常优于以往的算法。
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公开(公告)号：CN106657059A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611189991.8
申请日：2016-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种具有访问控制功能的数据库查询方法和系统，属于数据库查询领域。本发明系统包括密钥产生中心：用于生成主密钥、查询密钥和密钥；数据上传者：对每一条记录建立属性索引，并对记录及属性索引加密，得到记录密文和索引密文，然后将查询密钥进行加密，并把加密后的查询密钥发送给数据查询用户；数据查询用户：采用密钥和加密后的查询密钥解密得到查询密钥，然后通过查询密钥和查询条件生成谓词陷门，发送给服务器，并采用密钥解密记录密文，得到查询结果；服务器：用于对数据库的数据进行查询，将符合条件的记录密文数据返回给数据查询用户。本发明既能够对数据查询用户访问数据库的权限进行控制，又能够保证数据和查询条件的机密性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113377766B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110554575.8
申请日：2021-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Inventor： 张春慨
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于效用的序列数据库对比挖掘方法、装置及计算机设备，该方法包括：对预对比挖掘的两个序列数据库进行预处理；将预处理后的两个序列数据库的搜索空间分别用两颗数据树LQS‑tree表示，将两颗数据树LQS‑tree的公共部分确定为序列数据库对比挖掘的搜索树；采用对比效用上界对所述搜索树进行剪枝，根据剪枝策略对所述搜索树各节点遍历并输出效用对比序列模式。本发明将效用与对比序列模式结合，设计出效用驱动的对比序列模式，并给出高效的挖掘算法以找出两输入数据库中的效用对比序列模式。
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公开(公告)号：CN114219042A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111568400.9
申请日：2021-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种用于知识蒸馏的边界样本数据增强方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：在知识蒸馏进行前，利用教师模型对样本的输出，对每一个原始数据集中的样本沿教师模型的决策边界进行逐步迭代的修改，扩充出多个适合用于知识蒸馏的边界样本。在每轮迭代中，使用原始样本或上轮修改出的每个样本作为基础样本，利用教师模型的输出求出该样本附近决策边界的近似切面，在该切面上沿多个方向修改样本；随后对该修改后的样本进行边界化修改使之位于边界附近；最后，挑选与其他基础样本距离最远的数个样本作为该轮修改的结果以及下轮迭代修改的基础样本。本发明能够满足当前图像分类器知识蒸馏中对数据增强的需求。
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公开(公告)号：CN109101530B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201810650504.6
申请日：2018-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Inventor： 张春慨
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了一种高效用事件序列模式挖掘方法，包括以下步骤：S1、安全事件的定义；S2、事务数据库的划分；S3、增量式高效用安全事件序列挖掘；S4、并行化增量式高效用安全事件序列挖掘。本发明的有益效果是：可以采用并行化来加快挖掘的时间，更好地利用硬件资源，实现了高效用事件序列模式的挖掘，加快了数据挖掘的速度。
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公开(公告)号：CN113407543A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110727658.2
申请日：2021-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Inventor： 张春慨
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种挖掘高效用连续序列模式的方法、装置及计算机存储介质，包括：建立映射数据库；根据所述映射数据库生成初始候选序列模式，并逐次作为当前序列模式，确定当前序列模式并统计其效用值和效用上界；当效用值大于或等于阈值时，确定所述当前序列模式为高效用连续序列模式；当效用上界大于或等于阈值时，将所述当前序列模式作为候选序列模式；在连续约束条件下，若所述候选序列模式可进行扩展，则在所述候选序列模式基础上生成扩展序列模式，将所述扩展序列模式作为当前序列模式，并根据所述当前序列模式映射数据库统计所述当前序列模式的效用值和效用上界。本发明能够满足当前点击流日志挖掘分析的应用需求。
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公开(公告)号：CN109101530A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810650504.6
申请日：2018-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Inventor： 张春慨
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种高效用事件序列模式挖掘算法，包括以下步骤：S1、安全事件的定义；S2、事务数据库的划分；S3、增量式高效用安全事件序列挖掘；S4、并行化增量式高效用安全事件序列挖掘。本发明的有益效果是：可以采用并行化来加快挖掘的时间，更好地利用硬件资源，实现了高效用事件序列模式的挖掘，加快了数据挖掘的速度。
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