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公开(公告)号：CN104239399B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201410333744.5
申请日：2014-07-14
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明通过两层模型实现对潜在好友的推荐。第一层首先是对每个用户的文章进行主题分类，构建出用户关注度向量，计算用户的余弦(cosine)相似度，获得粗略潜在好友推荐列表。第二层将用户随时间的兴趣变化计入考虑，将变化因素考虑到相似度计算中，再基于第一层的粗化推荐表进一步细化好友推荐。由于利用了文章反映用户兴趣这一特征，从相似兴趣度出发，绕过了现有社交网络基于用户原有好友关系的限制，实现了基于兴趣相似度的好友推荐方法，拓展了好友推荐的范围，进而在大范围中更准确有效地实现好友的推荐。
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公开(公告)号：CN102684912B
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201210104303.9
申请日：2012-04-11
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明提供一种基于网络势能的社区结构挖掘方法，该方法是将物理中势能的概念引入到复杂网络中，定义了复杂网络的节点势能、网络势能，通过最优化势能函数，对复杂网络进行划分，最终挖掘出复杂网络中的社区结构。由于网络势能可以较好地利用网络的拓扑信息，反映出整个网络拓扑结构的紧密程度，所以该方法大大提高了社区结构的检测精度。
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公开(公告)号：CN102413012B
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201110370523.1
申请日：2011-11-21
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明公开了一种计算机网络连通性自动分析系统，该系统通过分析网络中影响连通性的设备(主要是防火墙)配置文件，获取网络中任意两台存活主机的连通性，由人机交互部分、信息收集部分、信息预处理部分、核心分析部分和连通图绘制部分组成。人机交互部分实现用户和系统信息的交互；信息收集部分完成防火墙配置文件的获取和网络中存活主机的探测；信息预处理部分对信息收集部分收集到的信息进行预处理；核心分析部分分析信息预处理部分产生的结果，获取任意两存活主机的连通性信息；连通图绘制部分绘制网络连通图。本发明运行速度快，并且基本不受网络规模的影响，可应用于大型网络，还具有自动化程度高、应用范围广、可扩展性强的优点。
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公开(公告)号：CN103023714A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210477317.5
申请日：2012-11-21
申请人： 上海交通大学
摘要： 一种基于网络话题的活跃度与集群结构分析系统，包括：数据获取归一模块、数据存储模块、应用分析模块、用户交互与展示模块，用户交互与展示模块提供与用户交互以及数据分析结果展示的接口。数据获取归一模块通过接收用户指定的URL，借助网络数据爬取子单元和网页数据归一子单元获取并归一化网络数据。数据存储模块存放归一化网页数据，为应用解析模块提供分析数据。应用解析模块在网页聚类和热点挖掘的基础上，深度挖掘话题活跃度和社团结构，并通过用户交互与展示单元向用户展示结果。本发明克服了网络舆情系统领域检测手段单一，不能进行网页内容挖掘等局限性，很好的解决了网页信息分析中集群结构挖掘与状态评估的深层次信息挖掘的问题。
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公开(公告)号：CN102413012A
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201110370523.1
申请日：2011-11-21
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明公开了一种计算机网络连通性自动分析系统，该系统通过分析网络中影响连通性的设备(主要是防火墙)配置文件，获取网络中任意两台存活主机的连通性，由人机交互部分、信息收集部分、信息预处理部分、核心分析部分和连通图绘制部分组成。人机交互部分实现用户和系统信息的交互；信息收集部分完成防火墙配置文件的获取和网络中存活主机的探测；信息预处理部分对信息收集部分收集到的信息进行预处理；核心分析部分分析信息预处理部分产生的结果，获取任意两存活主机的连通性信息；连通图绘制部分绘制网络连通图。本发明运行速度快，并且基本不受网络规模的影响，可应用于大型网络，还具有自动化程度高、应用范围广、可扩展性强的优点。
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公开(公告)号：CN115114500A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210788962.2
申请日：2022-07-06
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G06F16/951 , G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于举报信息和传播异构图的谣言检测方法和系统，包括：获取存在谣言传播的主题关键词；根据主题关键词爬取与主题相关的数据，包括信息、信息发布者数据以及信息转发、点赞用户数据；利用获取的信息、信息发布者数据以及信息转发、点赞用户数据，确定节点种类、节点标签和边关系矩阵，并生成信息异构传播图，根据标注的信息节点标签，通过降低训练集的损失之和，完成图注意力神经网络的训练；基于信息异构传播图，利用转发及发布信息的所有用户真实性概率结果均值计算该条信息的真实性。本发明的高预测准确率减少了人工判断虚假新闻的成本；使用图注意力网络训练时，仅采用少量样本训练，符合真实社交网络环境。
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公开(公告)号：CN109885760A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910059484.X
申请日：2019-01-22
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G06F16/9535
摘要： 本发明提供了一种基于用户兴趣的信息溯源方法和系统，提取用户历史微博信息中的内容关键词，计算所述内容关键词与兴趣关键词的相关程度，评估博主对某个兴趣分类的感兴趣程度，计算博主微博在某个兴趣分类的用户影响力，进一步获得博主的总影响力；计算评论人或者转发人对某个兴趣分类的感兴趣程度，得到评论人或者转发人的评论转发总影响力；根据微博信息的发布时间，计算时间影响力；分别对博主总影响力、评论人或者转发人的评论转发总影响力、时间影响力、关注度赋予对应的权重，得到微博综合得分，根据微博得分进行排序溯源。
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公开(公告)号：CN109829541A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910049826.X
申请日：2019-01-18
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明提供了一种基于学习自动机的深度神经网络增量式训练方法及系统，包括：原始样本集训练步骤：采用原始训练样本集对深度神经网络模型进行训练；增量样本集训练步骤：对前一次训练样本集进行类别扩充，采用扩充后的训练样本集对前一次训练好的深度神经网络模型进行增量式训练。本发明可以将复杂数据集上的训练过程分解为一系列的简单任务的训练过程，通过对模型增量式的训练逐步解决所有类别的分类问题。这种累积性的学习策略也更符合现实生活中人的学习过程。
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公开(公告)号：CN105791275A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610105009.8
申请日：2016-02-25
IPC分类号： H04L29/06 , H04L12/803
CPC分类号： H04L63/1433 , H04L47/125 , H04L63/1458
摘要： 本发明提供了一种基于模运算的拒绝服务攻击返回追踪方法，包括步骤1：利用IP包头的标识域，即ID域建立模运算包标记方法；步骤2：利用节点采样方法转发路由器的节点信息，并将路由位置和路由地址写入数据包的标记空间；步骤3：通过IP包头中ID域的值进行模运算，实现路由标记，即确定某一特定的数据包由攻击路径上的哪个路由器执行标记运算；步骤4：受害端通过检测数据包中的标记信息，进行路径重构。本发明通过引入模运算，来计算当前数据包应由攻击路径上哪个路由器来执行标记算法，减轻了转发路径上各路由器的负担，大大减少了路径重构所需的数据包数目，有效识别拒绝服务攻击的发起源头。
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公开(公告)号：CN105610837A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201511026877.9
申请日：2015-12-31
IPC分类号： H04L29/06
CPC分类号： H04L63/0869 , H04L63/0435
摘要： 本发明提供的一种用于SCADA系统主站与从站间身份认证的方法及系统，包括如下步骤：主站A创建服务，产生对称多项式系数aij，从站B根据主站A服务器的IP地址与主站A建立连接，连接建立成功后从站B与主站A共享对称二元多项式参数；主从站均采用通信协议的数据帧作为自身身份标识符IDA与IDB；主站A与从站B交换彼此的身份标识符，并将两者的身份标识符带入对称多项式进行计算；如果f(IDA，IDB)＝f(IDB，IDA)，则主站A与从站B实现双向认证，并计算，扩展得到对称加密密钥KAB。本发明选用对称多项式产生共享密钥，并将之作为对称加密密钥，报文交换过程中选用对称加密算法，降低了计算复杂度。
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