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公开(公告)号：CN108230170A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711380291.1
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种面向社交网络的多信息和多维网络信息传播模型及方法，属于社交网络分析领域。首先，获取社交网络数据，并对数据进行预处理。第二步，从真实数据中提取用户信息、用户行为以及用户关系，用余弦相似度的方法来构建多维网络空间。第三步，建立模型，借鉴传染病模型机理，在传统的传染病模型的基础上引入了“影响因子”用以表示不同信息之间的相互作用关系及强度，由此构建了基于多信息、多维空间网络的信息传播模型。最后仿真分析，从微观和宏观两个角度构建动力学方程来分析两条消息的共同演化趋势。该发明更能符合信息传播的真实情景，更有利于对信息传播过程的研究。
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公开(公告)号：CN108230169A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711380264.4
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于社交影响力的信息传播模型及态势感知系统及方法。属于社交网络分析领域。方法包括步骤：第一步，获取数据源。第二步，提取相关属性。分别从用户、粉丝和行为三个方面提取属性，定义社交影响力，分析出影响信息传播的驱动力。第三步，构建动态演化策略。定义收益矩阵和话题热度的概念，根据演化博弈理论建立动态演化策略。第四步，构建网络拓扑。根据提取的相关属性分别构建不同的分层。第五步，构建复杂网络信息传播模型。将每层得到驱动力以及演化博弈与传统的SIR模型相结合得到一种改进的信息传播模型。该发明能够更加准确的探知信息传播趋势，揭示不同的驱动因素对信息传播的影响。
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公开(公告)号：CN107086996A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710243461.5
申请日：2017-04-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种车联网安全认证装置及方法，方法包括如下步骤：将传统密码学认证服务与信任评估机制进行有机结合，按照认证执行装置提供的接口实现并挂载到装置上，并通过装置统一接口对外提供调用服务，屏蔽各复杂认证算法的实现细节；在感知层车辆节点上部署可信嵌入式安全模块，提供安全能力，并将感知层加密算法组件化；构造集可信终端、密码学认证方法、信任评估系统于一体的认证体系；对底层感知层提供的高安全可信证据因子匹配评估，为上层交通信息服务平台提供认证决策依据。
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公开(公告)号：CN115588226B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202211354009.3
申请日：2022-11-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于人工智能安全领域，涉及一种高鲁棒性的深度伪造人脸检测方法；本发明主要包括4个部分：首先获取原始数据集并进行筛选得到训练样本；对伪造人脸检测器进行扰动攻击，从而干扰伪造人脸检测器的分类准确率并得到扰动样本；采用卷积神经网络消除扰动样本中的对抗性扰动，得到重构图像分类器；将重构图像分类器和受到扰动攻击后的伪造人脸检测器进行集成，最终得到深度伪造人脸检测模型；本发明提高了模型鲁棒性，同时提升了模型检测准确率。
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公开(公告)号：CN115859177B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202211479507.0
申请日：2022-11-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种航空发动机的故障诊断方法，包括获取具有标签信息的原始航空发动机故障数据并将原始航空发动机故障数据划分为训练集和测试集；将训练集输入稀疏自编码器SAE并通过反向传播机制对稀疏自编码器SAE进行训练；将测试集中的样本输入训练好的稀疏自编码器SAE通过隐藏层降维得到稀疏样本向量；将稀疏样本向量输入SVM多分类器输出稀疏样本向量的预测结果，根据稀疏样本向量的预测结果和稀疏样本向量的标签信息利用粒子群算法计算SVM多分类器的最优参数；将目标航空发动机故障数据的稀疏样本向量输入SVM多分类器输出目标航空发动机故障数据的故障类别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119887340A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510055721.0
申请日：2025-01-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0201 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N5/02
Abstract: 本发明属于电商大数据推荐领域，具体涉及一种基于大语言模型提取消费行为特征的电商推荐方法，包括：获取电商平台用户和商品数据；通过无分块的RAG形成外部知识库，输入为用户对商品评论，使用LLM结合知识库，提取用户的消费行为特征；通过融合用户行为序列和消费行为特征计算最终消费行为序列特征；计算用户肖像数据和目标商品数据之间的隐含关系；将用户消费行为序列和计算的隐含关系输入到多层感知机中进行预测，得到预测结果。本发明针对用户评论背后隐藏的用户消费行为，通过LLM结合知识库提取用户的消费行为特征，将其与行为序列进行融合，能够有效提高电商平台商品的推荐准确率。
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公开(公告)号：CN119887333A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411984414.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0201 , G06F18/22 , G06F40/284 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及电商推荐系统领域，特别涉及一种基于虚假评论检测优化的电商推荐方法，包括获取用户行为数据、用户评论数据、用户‑商品交互数据；构建情感‑行为向量化模型、情感‑行为匹配性检测模型、基于用户可信度的序列图神经网络推荐模型；根据用户行为数据、用户评论数据、用户‑商品交互数据与各模型得到弱化虚假评论后的推荐列表。本发明通过量化用户情感与行为的匹配程度，并将其作为用户可信度的指标，增大可信度高的用户行为对推荐结果的影响，进而有效弱化虚假评论数据的影响，提升电商平台推荐系统的精确性。
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公开(公告)号：CN119579339A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411613141.0
申请日：2024-11-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q50/00 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，尤其涉及一种面向细分领域和广域社交的关键用户发现方法，包括获取当前话题下用户基本信息、用户历史行为以及用户社交内容，从中提取得到领域信息和社交信息；根据领域信息和社交信息计算一个用户对另一个用户的领域认可度，并以用户作为节点、领域认可度作为边权重建立话题传播网络；在话题传播网络中，基于偏置采样策略进行游走获取节点的结构特征；建立两层图卷积神经网络，该网络由级联的第一图卷积层、Dropout层、第二图卷积层，将节点的结构特征输入该网络预测该节点是否具有影响力；本发明能够针对特定领域进行关键用户发现，为客户选择更具有影响力的关键用户进行产品推广，提高广告投放的有效性。
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公开(公告)号：CN119538737A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411694187.X
申请日：2024-11-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/096 , G06F16/36 , G06Q50/00 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，具体涉及一种基于情感迁移和演化博弈的衍生话题传播预测方法，包括：获取用户话题传播数据，对话题传播数据进行预处理；对预处理后的话题传播数据提取相关属性；将提取的相关属性划分为训练集和测试集；对训练集中的数据进行情感分析以及话题传播分析，得到话题‑用户情感矩阵；将话题‑用户情感矩阵输入到衍生话题传播预测模型中进行训练，采用测试集对训练后的衍生话题传播预测模型进行测试，得到最优衍生话题传播预测模型；采用最优衍生话题传播预测模型对待传播数据进行处理，得到衍生话题传播预测结果；本发明优化了模型的性能和准确度。
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公开(公告)号：CN119444365A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411568118.4
申请日：2024-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N5/022
Abstract: 本发明属于电商平台个性化推荐技术，具体涉及一种实现跨平台商品特征融合的商品点击率预测方法，包括：提取目标平台商品特征信息指导源平台商品迁移；根据用户行为和关系信息、共享商品集合和私有商品集合得到不同的向量，并进行嵌入拼接为一个特征向量；根据用户自身属性和潜在兴趣商品相似度对用户群体进行划分，构建相似用户群体；对群体内每个用户进行独立的点击率预测计算，并进行聚合得到用户对于该商品的综合点击率预测值。本发明通过对源平台商品集合划分，同时通过商品和行为的知识图谱，将不同类型向量嵌入拼接得到信息更完整的最终向量，能够实现更精确的商品推荐序列。
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