公开(公告)号：CN112967101A

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN202110371628.2

申请日：2021-04-07

Applicant: 重庆大学

Inventor： 肖鑫宇 ,  文俊浩 ,  毕霁超 ,  周魏 ,  杨正益 ,  曾骏 ,  蔡海尼

IPC: G06Q30/02 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于社交用户多交互信息的协同过滤物品推荐方法。包括如下步骤：选用相关社交关系数据建立用户‑物品交互矩阵得到交互向量xia；利用xia计算相关动态权重aia；通过好友信息建立好友交互矩阵利用计算相关动态权重βiu；根据同一物品的各种评价和交互向量vji，计算相关动态权重μji；根据xia和aia计算潜因子向量利用和潜因子向量计算得到用户潜因子向量Uij；根据vji和μji计算潜因子向量zj；利用和zj计算得到物品潜因子向量Iij；将Uij和Iij进行整合，得到预测向量G1并计算物品预测评分，进而得到给用户的最佳推荐方案。本发明使用一种模型融合算法整合上述两种潜因子向量，增强了推荐预测的准确性。

公开(公告)号：CN112862209A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110246764.9

申请日：2021-03-05

Applicant: 重庆大学

Inventor： 杨正益 ,  陈俊熙 ,  丁克勤 ,  文俊浩 ,  陈宇豪

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G06F16/215

Abstract: 本发明公开了一种工业设备监测数据预测方法，包括：S1、获取工业设备监测数据序列，工业设备监测数据序列包括第一时刻到t‑1时刻的工业设备监测数据；S2、将工业设备监测数据序列输入基于多头注意力机制的预测模型；S3、输出t时刻的工业设备预测数据。传统的RNN以及类似结构LSTM和GRU,在对长序列的样本进行训练时，其自身的内存限制将阻碍对训练样本的批处理，训练效率低下。本发明中，采取了多头注意力机制，能够有效提高训练效率，进而提高工业设备监测数据预测的效率。

公开(公告)号：CN112860429A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202011595152.2

申请日：2020-12-29

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李秀华 ,  吴凡凡 ,  李辉 ,  徐峥辉 ,  明钊 ,  范琪琳 ,  文俊浩 ,  熊庆宇

IPC: G06F9/50 ,  G06F30/20 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化系统及方法。方法步骤为：1)搭建移动边缘计算系统；2)计算能量成本和时间成本；3)设置任务的卸载决策变量，并建立用户服务体验增益模型；4)利用用户服务体验增益模型确定任务Ri的卸载决策；5)计算成本效率；6)确定基于任务卸载优先级的任务卸载方案。系统包括移动边缘计算系统、能量成本和时间成本计算模块、单任务卸载决策生成模块、任务卸载成本效率计算模块、任务卸载方案生成模块和数据库。本发明可以实现移动边缘计算系统能量‑时间成本效率最大化。

公开(公告)号：CN112751940A

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN202110002952.7

申请日：2021-01-04

Applicant: 重庆大学

Inventor： 杨正益 ,  文俊浩 ,  丁克勤 ,  张杨 ,  张致远 ,  陈乾坤

IPC: H04L29/08 ,  H04L12/24

Abstract: 本发明公开了一种典型工业设备检测及监测云服务平台架构，其特征在于，包括多个设置在不同区域的相互通信连接的服务节点，每个服务节点均包括流数据应用接口网关、事务数据应用接口网关、智能服务管理中心单元、存储库、事务数据服务模块及流数据服务模块。与现有技术相比，本发明基于微服务架构实现数据的分布式处理及存储，能够避免所有数据的集中处理，在保证云服务平台正常运行的前提下，降低了对服务器设备的硬件要求；通过智能服务管理中心，能够动态的调成不同区域的不同服务的服务能力，在保证服务质量的情况下，降低服务成本。

公开(公告)号：CN111814454A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010662871.5

申请日：2020-07-10

Applicant: 重庆大学

Inventor： 熊庆宇 ,  王凯歌 ,  高旻 ,  易华玲 ,  杨正益 ,  文俊浩 ,  邹青宏 ,  胡瑶 ,  张致远

IPC: G06F40/216 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种社交网络上的多模态网络欺凌检测模型，包括针对多模态数据的编码和针对模态数据的解码，还包括：对数据进行预处理；对视频和/或图像数据进行处理，对每一个视频和/或图像进行打分评价，构成评价标签；针对帖子文本内容，通过双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和自注意力机制进行训练；针对帖子评论集数据进行双向的GRU分层注意力机制学习；针对图像和/或视频，通过one-hot编码的方式，然后利用多层感知机进行特征提取；针对不同学习到的向量，通过多层感知机分别进行特征提取，然后将其串联起来整体进行特征提取；本发明将评论数据集的对话形式、具有视觉信息的图像和视频信息进行整合，能够显著提升网络中网络欺凌检测准确度。

公开(公告)号：CN111274403A

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN202010083486.5

申请日：2020-02-09

Applicant: 重庆大学

Inventor： 赵泽华 ,  高旻 ,  罗逢吉 ,  王润生 ,  钟将 ,  吴映波 ,  熊庆宇 ,  文俊浩

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/247 ,  G06F40/30 ,  G06F40/205 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种网络欺凌检测方法，包括如下步骤：1)根据社交网络G(U,R)表示用户Up的社交信息；2)准确表示Wh中的每一个单词，特别是稀疏词汇；3)融合步骤1)和步骤2)中得到的社交信息表示和文本信息表示，并且基于此赋予Sh正确的文本标签；其中，将社交网络表示为G(U,R)，节点集合U表示用户集合，边集合R表示用户之间的关注关系集合，将G中所有用户发布的未标记短文本的集合表示为S，令 表示标签类别集合，其中k为标签类别个数，S中的每一条文本都能且仅能赋予一个类别标签，令 表示用户Up发布的文本Sh∈S中的单词集合，其中l为短文本Sh的长度，S中的每一条短文本都仅属于一名用户。本发明方法具有更好的检测性能，可以有效提高欺凌文本检测精度。

公开(公告)号：CN110570044A

公开(公告)日：2019-12-13

申请号：CN201910872506.4

申请日：2019-09-16

Applicant: 重庆大学

Inventor： 曾骏 ,  何欣 ,  唐浩然 ,  文俊浩

IPC: G06Q10/04 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/29 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了基于循环神经网络和注意力机制的下一个地点预测方法，包括以下步骤：获取所有用户的历史签到数据并按时间先后形成签到序列，根据历史签到数据中包含的用户ID、地点ID和时间戳计算嵌入向量I，L，T；根据向量I和向量L计算包含时间戳中用户签到时间和地点ID信息的向量C0；根据向量C0计算体现签到序列中各个地点ID位置之间的关系向量X；根据向量X和向量I计算包含用户ID信息和各个地点ID位置之间的关系向量C1；根据向量C1分别计算Scorepos和Scoreatt；根据Scorepos和Scoreatt的计算结果生成预测列表。有益效果：可以对用户将要去到的下一个地点或者多个地点进行预测。

公开(公告)号：CN117933388B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202311688354.5

申请日：2023-12-11

Applicant: 重庆大学

Inventor： 郝金隆 ,  李秀华 ,  李辉 ,  程路熙 ,  蔡春茂 ,  范琪琳 ,  杨正益 ,  文俊浩

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/098 ,  G06F9/50 ,  H04W28/086 ,  H04W28/084 ,  H04W28/08 ,  H04L41/16 ,  H04L67/10

Abstract: 一种边缘计算网络下分布式模型推理加速方法及系统，方法包括：1)建立边缘计算系统；2)获取边缘计算系统中所有边缘服务器、移动设备和DNN推理任务的信息数据；3)构建DNN推理任务划分模型，并对DNN推理任务划分模型进行初始化处理；4)建立DNN推理延迟模型和DNN推理能耗模型；5)构建状态空间、动作空间和奖励函数；6)基于多任务学习的异步优势演员‑评论家算法求解DNN推理任务划分模型，得到划分后的DNN推理任务。系统包括：M个边缘基站、N个移动设备和模型划分控制器。本发明确保计算节点之间的高效通信和协作，加速整个DNN模型推理过程。本发明在边缘计算网络下实现高效的分布式模型推理，提供低延迟的推理服务并节省网络带宽资源。

公开(公告)号：CN119719522A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411787236.4

申请日：2024-12-06

Applicant: 重庆大学

Inventor： 曾骏 ,  李跃 ,  潘胤辰 ,  颜诗越 ,  周魏 ,  文俊浩

IPC: G06F16/9537 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/048 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种基于图掩码和时空扩散的地点推荐方法MSDRec，包括两个核心模块，第一个模块为全局轨迹流图掩码自监督模块，该模块构建全局轨迹流图，并进行适用于POI推荐的图掩码自监督学习方法。这种策略聚焦于保留图的核心结构信息，深入恢复关键边，可以有效减少由结构破坏引起的噪声，提高模型在处理数据稀疏性时的准确性和鲁棒性。第二个模块是时空扩散增强模块，该模块通过构建全局时、空转移图，将时空关系特征编码为低维嵌入，并通过扩散模型进一步去噪和精炼。扩散过程在表示空间内进行，包括多步噪声增加和去除。这一过程处理各种噪声级别，增强模型在识别和消除时空数据中的噪声方面的能力，从而优化和细化时空POI表示。

公开(公告)号：CN119088539A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411010621.8

申请日：2024-07-26

Applicant: 重庆大学

Inventor： 范琪琳 ,  刘奇峰 ,  李秀华 ,  熊庆宇 ,  高旻 ,  杨正益 ,  文俊浩

IPC: G06F9/50 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开基于优先级和资源感知的时变工作负载调度方法，包括以下步骤：1)确定云服务器集群状态和需要进行调度的工作负载；2)对工作负载进行等价类映射；3)构建优先级队列；4)使用并行GAT层进行资源感知；5)使用策略网络产生调度动作；6)将优先级队列头部的工作负载调度到动作指定的服务器中；7)状态转移，产生奖励，轨迹1记录相应三元祖；8)更新待调度工作负载；9)初始化云服务器集群状态和需要进行调度的工作负载；10)进行多次模拟实验并记录相应轨迹；11)根据轨迹进行网络权重更新。本发明解决了在有限云服务器集群资源的条件下，对不断到达的时变工作负载进行合理有效调度的问题。