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公开(公告)号：CN116954522A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311089522.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 海南俊码数据研究院有限公司
Inventor： 徐东 , 武秋燕 , 孟宇龙 , 卢中玉 , 赵佳媛 , 刘芳玮 , 杨梓韵 , 蔡成涛 , 王巍 , 赵伟 , 王小芳 , 李承国 , 李冰洋 , 吕宏武 , 吕继光 , 谢晓芹 , 郑丽颖 , 王红滨 , 李熔盛 , 初妍
Abstract: 本发明公开了一种基于IPFS的区块链存储优化方法，包括：构建区块安全性判定模型，获取高安全性区块和低安全性区块；上传UTXO集结合所述高安全性区块，通过压缩所述高安全性区块生成摘要块并更新所述UTXO集，将所述摘要块广播给其他节点存储，其他节点将接收到的所述摘要块进行安全性验证后进行存储；所述低安全性区块直接存储本地节点；所述摘要块通过首尾链接形成摘要链，利用所述本地节点存储所述摘要链代替完整高安全性区块，完成区块链存储优化。本发明能够一定程度缓解区块膨胀问题，减轻节点存储开销的效果，能有效响应交易验证和提高交易处理速度。
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公开(公告)号：CN106446923A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610352489.8
申请日：2016-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6268
Abstract: 本发明属于医疗健康数据挖掘领域，具体涉及一种基于角点匹配的医学图像分类方法。本发明包括：待分类的医学图像I提出分类请求；提取I的角点序列C；初始匹配角点对序列集DS的计算；初始匹配角点对序列集DS的计算；最大匹配角点对序列集DM的计算；公共K近邻匹配角点对序列集DT的计算；计算和I最相似的t幅医学图像；根据投票机制输出I的类标签。本发明提出了一对一的最大匹配角点对序列的定义，给出了将一对多的匹配角点对序列中求解一对一的最大匹配角点对序列问题转化为求二分图最大匹配的问题并利用匈牙利算法进行求解，并提出了基于匹配角点对的医学图像相似度计算公式，此公式既考虑了匹配角点对序列，也考虑了未匹配上的角点，提高了角点匹配的准确度，从而提高了分类结果的准确度。
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公开(公告)号：CN105303406A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510727278.3
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明属于信息技术领域，具体涉及一种电子商务中的橙领推荐方法。本发明包括：输入在某社交网站上抓取文章数据，对数据中涉及到的用户进行分类并对橙领进行定位；(2)针对输入的某用户需求，面向用户进行橙领的推荐；(3)针对输入的某商家的产品描述，面向商家进行橙领的推荐；(4)展示结果：展示抓取数据中的用户的分类结果、橙领定位结果以及针对用户/商家需求进行橙领推荐的结果。本发明提出了一种电子商务中的橙领推荐方法，由橙领定位、面向用户的进行橙领推荐和面向商家进行橙领推荐三部分构成。解决了橙领自身定位的问题，以及如何获取最能符合用户/商家需求的橙领并将其推荐给用户/商家的问题。
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公开(公告)号：CN118568361A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410508782.3
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发公开了一种基于属性补全的社交网络社区搜索方法、系统及存储介质。本发明针对顶点属性信息缺失问题，通过考虑顶点多类型对属性补全的影响以及借助元路径引导的随机游走获取优质高阶邻居提升属性补全的性能；在此基础上，根据上述属性补全方法，通过属性约束描述个性化搜索需求，通过关系约束描述不同类型顶点之间的细粒度连接需求，设计并实现了多种属性关系社区搜索算法。本发明考虑属性补全的社区搜索能够提高社区搜索的性能，考虑属性约束社区搜索既能够完成个性化的搜索需求又能提高社区成员的属性相似度，可部署在各服务器机房后端，可广泛应用于社交网络场景下网络舆论监管等应用领域。
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公开(公告)号：CN112035545B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202010891298.5
申请日：2020-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/00 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于社会网络分析和数据挖掘技术领域，具体涉及一种考虑非活跃节点和社区边界的竞争影响力最大化方法。本发明解决了以往研究中存在的对非激活节点影响力的忽略以及基于社区的影响力最大化算法中社区的同质性对信息传播会产生阻塞等问题。本发明提出了一种新的竞争环境下的传播模型CIMWIB，该模型能够有效地模拟社会网络中非活跃用户在信息传播中的作用。为了解决社区的同质性对信息传播的阻塞问题，本发明提出了一种新的评价节点影响力的指标BI。在上述研究的基础之上，本发明提出了一种二阶段种子节点选择算法CBCIM，该算法可以帮助商家在竞争环境下更好推广自己，利用口碑效应得到更高的效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111898039A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010636070.1
申请日：2020-07-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于信息检索技术领域，具体涉及一种融合隐藏关系的属性社区搜索方法。本发明提供了一个能够提取社交网络结构和属性信息的堆栈式自编码器模型，主要针对现有的社区搜索算法没有考虑结点之间隐藏关系的问题，提出了新的优化方法。本发明能够有效地发现社区中的隐藏关系，通过预测社区中心增大了搜索社区的准确率，使得搜索的社区具有更好的鲁棒性和扩展性。
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公开(公告)号：CN106446923B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610352489.8
申请日：2016-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于医疗健康数据挖掘领域，具体涉及一种基于角点匹配的医学图像分类方法。本发明包括：待分类的医学图像I提出分类请求；提取I的角点序列C；初始匹配角点对序列集DS的计算；初始匹配角点对序列集DS的计算；最大匹配角点对序列集DM的计算；公共K近邻匹配角点对序列集DT的计算；计算和I最相似的t幅医学图像；根据投票机制输出I的类标签。本发明提出了一对一的最大匹配角点对序列的定义，给出了将一对多的匹配角点对序列中求解一对一的最大匹配角点对序列问题转化为求二分图最大匹配的问题并利用匈牙利算法进行求解，并提出了基于匹配角点对的医学图像相似度计算公式，此公式既考虑了匹配角点对序列，也考虑了未匹配上的角点，提高了角点匹配的准确度，从而提高了分类结果的准确度。
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公开(公告)号：CN105307265A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510523131.2
申请日：2015-08-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: H04W64/006 , H04W84/18
Abstract: 本发明属于无线传感器网络研究中的定位技术领域，具体涉及一种基于直线扫描事件及移动锚节点的定位算法。本发明包括每轮定位产生两个事件，两个事件的光束扫描角度相差90度，分别对两个事件进行一次定位；按照感知到光束的先后顺序将所有节点的ID排成一个序列称为节点序列，从节点序列中提取出锚节点序列；未知节点将每个事件得到的位置区域取交集，对得到的交集区域用质心法求未知节点的位置坐标，定位结束。本发明要求两次移动之间只取两个事件，且这两个事件的扫描角度相差π/2。LLSEMA是利用少量的外部代价换取了更加高效，更加精确的定位结果。所以LLSEMA算法相对于LLSE算法总体性能上更优。
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公开(公告)号：CN119271905A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411301431.1
申请日：2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供的是一种嵌入偏好增强的社区搜索方法、系统、程序及存储介质。本发明所述的系统包括社交网络节点嵌入装置、社区搜索装置、随机游走序列获取装置、系统控制装置。所述的方法动态通过嵌入学习和社区搜索相结合，利用Check2Vec模型学习节点嵌入，提高了对签入信息的建模能力，并在社区搜索中综合考虑节点属性和签入信息，以获取更准确的用户‑位置二分社区。本发明的优点在于：具有多模态信息整合、适用于多数据域、灵活调节性等优点，为提高社区搜索效果和个性化程度提供了有力手段。
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公开(公告)号：CN111898039B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202010636070.1
申请日：2020-07-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于信息检索技术领域，具体涉及一种融合隐藏关系的属性社区搜索方法。本发明提供了一个能够提取社交网络结构和属性信息的堆栈式自编码器模型，主要针对现有的社区搜索算法没有考虑结点之间隐藏关系的问题，提出了新的优化方法。本发明能够有效地发现社区中的隐藏关系，通过预测社区中心增大了搜索社区的准确率，使得搜索的社区具有更好的鲁棒性和扩展性。
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