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公开(公告)号：CN110968761B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201911196582.4
申请日：2019-11-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/951
Abstract: 本发明涉及一种网页结构化数据自适应提取方法，首先封装抽取模板，根据抽取模板判断目标网页的结构是否改变，若未改变则根据抽取模板中的数据的路径找到目标网页中的数据；若目标网页的结构改变，则计算抽取模板指定区域和目标网页所有区域的相似度，取相似度最高的区域作为候选区域，进行候选区域内数据项的映射，对每个数据项对应节点和目标网页中所有文本内容不为空的节点进行相似度计算，每个数据项对应相似度最高的节点。本发明在网页结构变化后仍然能够正确抽取出目标数据。
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公开(公告)号：CN110046351B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910317373.4
申请日：2019-04-19
Applicant: 福州大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/211
Abstract: 本发明涉及一种规则驱动下基于特征的文本关系抽取方法。采用自然语言处理工具CoreNLP将一待处理领域文本分句，得到该待处理领域下的简单句集合；将实体候选集和该待处理领域下的简单句集合作为关系抽取的输入，使用规则驱动下基于特征的关系抽取算法对输入进行关系抽取，最终得到该待处理领域下的实体关系三元组。本发明方法结合规则与机器学习的方法面向特定领域的文本进行实体关系的抽取，可以提高当前特定领域下文本的信息抽取准确度，并在实际应用场景中验证了该方法的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN113435580B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110726143.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种边缘环境下DNN应用计算卸载自适应中间件构建方法，包括以下步骤：步骤S1：构建卸载机制，所述卸载机制的输入为DNN源码，输出为可卸载的DNN目标代码；步骤S2：构建评估模型，所述评估模型的输入为环境配置和应用源码，输出为最优卸载方案。本发明通过实现支撑设计模式及评估模型的DNN应用自适应计算卸载中间件，它能够支持上述卸载设计模式，并利用代价评估模型决定应用程序的最优卸载方案以进行计算卸载。
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公开(公告)号：CN109254764B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201811137489.1
申请日：2018-09-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种面向客户端应用程序的获取运行时软件体系结构的方法，包括：步骤S1：对客户端应用程序的源程序代码中的所有类进行预处理：当发现有源对象被创建时，记录当前创建的对象与创建对象的位置；步骤S2：对象的转换：采用代理模式，同步构造一个与源对象等价的代理对象，通过代理对象访问目标对象；步骤S3：获取运行时的信息：通过代理模式，为所有运行时的对象创建代理类；通过拦截器拦截所有运行时使用的类，然后通过记录调用路径的函数及数据结构来确定对象间的关系，并记录下运行时的信息。本发明通过可靠的手段获取运行时软件体系结构，提供了以读写体系结构的方式实现系统的监测和调整的途径，为系统的在线升级和演化提供了基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107943929B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201711172974.8
申请日：2017-11-22
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/958
Abstract: 本发明涉及一种基于DOM树抽象的包装器自动生成方法。包装器生成阶段：用户输入网页集合，得到DOM树集合；而后，对DOM树进行合并，遍历DOM树对相同标签的子节点进行合并，并且针对每个节点进行路径特征标注，最终将DOM树集合转化为合并树集合；对合并树集合进行抽象操作得到抽象树，并将抽象树存入数据库中；根据配置文档确定结构化数据在合并树中的路径特征，将对应的路径特征经过处理后写入文档中，生成包装器；结构化数据抽取阶段：将待抽取的目标网页解析成DOM树，与抽象树进行匹配确定目标网页是否为包装器对应的类型网页；读取配置文档中的路径对目标DOM树进行抽取。本发明不仅能实现自动化生产包装器，并且在准确率和时间性能上也有较好的表现。
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公开(公告)号：CN107133101B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201710287185.2
申请日：2017-04-27
Applicant: 福州大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种IoT系统中的自适应计算迁移中间件，包括创建模块：通过调用ObjectFactory提供的创建服务，创建服务支持对象的本地创建以及对象的远程创建；迁移模块：通过调用ObjectFactory提供的迁移服务，迁移服务支持对象迁移到远程以及对象的迁回操作；调用模块：通过调用代理对象，代理对象将调用操作转发给ObjectFactory的调用服务，调用服务将操作发送给实际对象进行处理，返回调用结果；决策模块：中间件通过拦截器获取程序执行顺序以及获取IoT的网络环境参数，通过决策算法计算部署方案的适应性函数值来获取最优部署方案，最后通过迁移模块以及调用模块进行部署实现。本发明使得普通IoT应用通过中间件的支持后可自适应计算迁移以及动态部署。
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公开(公告)号：CN111338618A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010096139.6
申请日：2020-02-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种应用场景驱动的Android应用微服务自动生成方法，包括以下步骤：步骤S1:基于应用接口信息，重建应用运行时软件体系结构；步骤S2:多次执行目标功能，录制目标功能的方法调用序列，形成基于运行时模型的多个目标功能的调用实例；步骤S3:分析得到的调用实例，获得目标功能的微服务的服务模块;步骤S4:于是给定用户输入，执行微服务的服务模块，得到与原功能相同的结果。本发明够在无源码、无标注情况下，通过监听Android框架和应用中所有的方法来录制用户调用序列，并通过对多个用户调用序列分析得到微服务的调用模板，重建应用运行时软件体系结构，从而实现Android应用微服务的自动生成。
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公开(公告)号：CN110138612A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910403638.2
申请日：2019-05-15
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于QoS模型自校正的云软件服务资源分配方法，包括：步骤S1：进行在线自学习，得到QoS预测模型；步骤S2：收集某个工作负载下的运行时数据，通过自校正控制提高QoS预测模型在当前工作负载下的准确度；步骤S3：结合服务质量QoS和云资源成本Cost构建适应度函数，并使用改进的粒子群优化算法来搜索目标资源分配方案；步骤S4：将当前的资源分配情况与搜索到的目标资源分配方案进行比较，得到二者之间的差异，然后按一定的比例进行资源调整；步骤S5：重复步骤S2至步骤S4，直到当前的资源分配情况和目标资源分配方案相同时，完成资源调整。本发明能够在QoS预测模型不准确时实现资源的最优分配。
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