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公开(公告)号：CN113032687B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202110238299.4
申请日：2021-03-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F18/23213
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公开(公告)号：CN113222207A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110204214.0
申请日：2021-02-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于网络关系预测以及链接预测领域，特别涉及一种基于社区结构的招投标公司网络关系预测方法及预测系统，方法包括获取数据并进行预处理；根据公司参与项目的情况建立公司之间的关系并构建公司关系网络；提取公司节点局部拓扑特征，作为节点的局部相似度；利用社区发现算法对公司节点进行社区结构检测，得到节点的所属社区信息；对检测出的社区结构信息，分析不同社区间的链接紧密度；通过融合局部相似度与社区间的链接紧密度得到不同节点对的相似度，将其作为节点间产生连边的概率，输出招投标公司数据集节点间存在极大相似度的连边；本发明为招投标监管部门制定有效的围标串标防治机制提供技术支撑，保证了招投标领域的公平。
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公开(公告)号：CN112910680A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202011624828.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明属于复杂网络分析技术，特别涉及一种融合多粒度社区信息的网络嵌入方法，包括：构建无向网络；使用Louvain算法获得不同粒度下的网络以及相应的社区划分；使用DeepWalk学习初始节点嵌入；将社区内的所有节点的嵌入进行加权平均，得到相应社区的嵌入；利用社区嵌入来调整节点嵌入，即通过最大化节点属于所属社区的条件概率，使得节点嵌入与节点所属社区的社区嵌入相似，将社区信息融合进节点嵌入当中；将所有社区粒度下节点嵌入进行拼接，得到最终网络嵌入，并应用于下游任务。本发明通过联合多粒度社区下的节点嵌入，可以捕获不同粒度下的社区信息，提高下游任务的准确率。
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公开(公告)号：CN109547460B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201811517670.5
申请日：2018-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种面向身份联盟的多粒度联合身份认证方法；所述方法包括研究各种身份信息的可信程度，并将其作为各种身份信息多粒度联合的权值；以代价最小化为约束条件，面向用户需求的多粒度联合身份认证以及面向用户身份信息可用性的身份认证；当用户提出访问需求时，身份联盟根据应用系统对身份认证安全性的需求，进行身份认证方案的评估和筛选，提高了身份认证的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN108427734A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810164497.9
申请日：2018-02-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出一种快速挖掘超市数据稀有项集的方法，属于信息挖掘和分析技术领域。本发明包括以下步骤：步骤1、利用原始数据集生成垂直数据集；步骤2、将垂直数据集按单个项的支持度划分为频繁垂直数据集和稀有垂直数据集；步骤3、根据稀有垂直数据集得到稀有1-项集，在原始数据集中删除掉不包含稀有1-项的事务，得到包含稀有1-项的原始数据集；步骤4、通过迭代对包含稀有1-项的原始数据集进行稀有k-项集的挖掘，k≥2；步骤5、将所有挖掘到的稀有项集存储到稀有垂直数据中。本发明采用垂直数据集的思想，通过划分垂直数据集为频繁垂直数据集和稀有垂直数据集以达到降低数据扫描的规模，再通过存储已得稀有项集及其支持度进而减少候选项集的数量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114881104A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210297830.X
申请日：2022-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于对抗样本防御领域，具体涉及一种针对图像分类的两阶段对抗防御方法及系统，所述方法包括：将多个不同结构的深度神经网络使用相同的训练集进行训练，得到多个完成训练的分类器作为备选模型；从多个备选模型中构建最优模型池；将对抗图像进行随机几何变换，破坏对抗图像中扰动的特定空间结构；从最优模型池中随机选择一个分类器，对进行随机几何变换后图像进行分类；本发明提出的对抗防御方法同时从数据和模型层面构建防御，可以更全面地抵御多种类型和不同扰动强度的对抗图像，并且几乎不会影响模型对干净样本的分类表现。
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公开(公告)号：CN114881103A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210297723.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于通用扰动贴纸的对抗样本检测方法及装置，属于人工智能安全领域。所述方法包括：构建图像数据集；基于数据集生成通用扰动贴纸；构建重构器模型，使用通用扰动贴纸作为退化过程，依靠数据集完成重构器的训练；构建分类器模型；将数据集图片进行叠加通用扰动贴纸的预处理操作，并使用重构器对其进行重构。将重构图片与原始图片送入分类器推理得到激活输出。计算并统计图片的重构差异，根据差异情况设定检测阈值；将待检测图片叠加通用扰动贴纸后依次输入到重构器和分类器中，计算得到重构差异结果，若重构差异大于阈值则判定为对抗样本。本发明拥有较高对抗样本检测率，且应对未知攻击性能较好。
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公开(公告)号：CN114662010A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210261079.8
申请日：2022-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/958 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于多任务学习的显隐式协同过滤推荐方法，具体涉及推荐系统领域。在现实的推荐场景中，显式反馈和隐式反馈都会被系统收集。现有的许多推荐算法都是使用单一的反馈构建推荐系统进行推荐，而显式反馈和隐式反馈存在着互补的关系。本发明使用显式反馈和隐式反馈进行建模，所述方法使用两个辅助任务分别处理显式反馈和隐式反馈，主任务用于融合显式反馈和隐式反馈。由于多任务学习模型的底层参数共享，底层参数将会由所有任务联合更新，这使得显式反馈和隐式反馈的知识共享，从而提高推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN112507299B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202011400514.8
申请日：2020-12-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于持续身份认证领域，具体涉及一种持续身份认证系统中的自适应击键行为认证方法及装置；所述认证方法包括提取出键对数据中每个按键的持续时间的统计特征，并将这些统计特征进行聚类处理，使用类标签替换对应按键数据的键值，采用数据集对单分类器进行训练调整，按照单分类器的分类结果计算出三支决策所需的阈值α和β；将待测的键对数据输入到单分类器中，将单分类器的输出结果与三支决策的阈值α和β进行比较判断，输出最终的认证结果；本发明可以在较小的所需键对期望值下获得较高的认证准确率，实现持续认证系统中安全性与用户友好性的平衡。
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公开(公告)号：CN108197295B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201810059050.5
申请日：2018-01-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，特别涉及一种基于多粒度属性树的属性约简在文本分类中的应用方法，包括：数据获取，并对数据进行初步预处理；构建多粒度属性树；根据多粒度属性树对微博数据约简；保存约简结果，利用数据挖掘算法进行进一步分析；本发明在遍历的过程中，由于子树的删除，子树的叶子结点代表的词语都一次性被删除，避免了再逐一测试子树中其他词语是否可删的操作，减少了解空间的范围，在确保得到约简结果的同时极大提升约简速度。
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