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公开(公告)号：CN111614578A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010388220.1
申请日：2020-05-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/911 , H04L12/26
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于指数加权和拐点检测的网络资源分配方法及装置，所述方法包括：获取网络流量序列；将网络流量序列输入拐点检测模型，根据网络流量序列中数据的分布状态，确定网络流量序列中最后一个数据是否为拐点数据；如果最后一个数据为拐点数据，将指数加权移动平均EWMA模型的加权下降参数由默认值调整至第一目标值；基于网络流量序列及EWMA模型的调整后的加权下降参数，确定当前时间点的网络流量预测结果，作为第一预测结果；基于第一预测结果分配网络资源。应用本发明实施例，可以提高确定网络流量预测结果的准确度，减少网络资源的浪费。
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公开(公告)号：CN111614578B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010388220.1
申请日：2020-05-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/911 , H04L12/26
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于指数加权和拐点检测的网络资源分配方法及装置，所述方法包括：获取网络流量序列；将网络流量序列输入拐点检测模型，根据网络流量序列中数据的分布状态，确定网络流量序列中最后一个数据是否为拐点数据；如果最后一个数据为拐点数据，将指数加权移动平均EWMA模型的加权下降参数由默认值调整至第一目标值；基于网络流量序列及EWMA模型的调整后的加权下降参数，确定当前时间点的网络流量预测结果，作为第一预测结果；基于第一预测结果分配网络资源。应用本发明实施例，可以提高确定网络流量预测结果的准确度，减少网络资源的浪费。
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公开(公告)号：CN103559318A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310595047.2
申请日：2013-11-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明实施例公开一种对异质信息网络中对象排序的方法，该方法包括：获取包含N个对象类型的异质信息网络，其中N＞1；依次选取N个对象类型中的一个作为中枢类型，将所述异质信息网络映射成N个子网，每一个所述子网由一个所述中枢类型、相对于所述中枢类型的支持类型及所述中枢类型与所述支持类型之间的链接构成；将所述N个子网组成一个子网序列环；从所述子网序列环中任意选取一个所述子网作为当前子网；对所述当前子网中的对象进行排序；判断排序结果是否稳定；如果所述排序结果稳定，输出所述排序结果。与现有技术相比，本发明实施例对异质信息网络中的对象进行排序时利用了对象类型等语义信息，从而使得排序结果相对准确。
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公开(公告)号：CN103559318B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310595047.2
申请日：2013-11-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例公开一种对异质信息网络中对象排序的方法，该方法包括：获取包含N个对象类型的异质信息网络，其中N＞1；依次选取N个对象类型中的一个作为中枢类型，将所述异质信息网络映射成N个子网，每一个所述子网由一个所述中枢类型、相对于所述中枢类型的支持类型及所述中枢类型与所述支持类型之间的链接构成；将所述N个子网组成一个子网序列环；从所述子网序列环中任意选取一个所述子网作为当前子网；对所述当前子网中的对象进行排序；判断排序结果是否稳定；如果所述排序结果稳定，输出所述排序结果。与现有技术相比，本发明实施例对异质信息网络中的对象进行排序时利用了对象类型等语义信息，从而使得排序结果相对准确。
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