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公开(公告)号：CN116781478A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310717952.4
申请日：2023-06-16
申请人： 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC分类号： H04L41/06 , H04L41/0631 , H04L41/0677 , H04L41/069
摘要： 本发明涉及互联网运维技术领域，公开了一种基于频繁序列挖掘的故障告警派生树生成与识别方法，包括步骤：获取承载网历史告警日志信息，进行数据清洗；告警派生规则挖掘，形成告警派生规则集合；根据挖掘出的告警派生规则集合，生成故障告警派生树；利用历史故障告警派生树识别承载网当前告警，判断承载网当前的告警数据集可能对应的故障派生树，界定告警影响的设备边界，为运维人员提供指导意见。本发明采用频繁序列分析技术生成故障告警派生树，以树状结构全面总结出故障设备节点会造成的多种派生告警，进而利用故障告警派生树对承载网当前实时告警数据进行识别分析，缩小故障设备范围，有效提升了网络节点故障排查效率。
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公开(公告)号：CN117792882A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311691602.1
申请日：2023-12-11
申请人： 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC分类号： H04L41/069 , H04L41/0631 , H04L41/0604 , H04L41/16
摘要： 本发明涉及通信网络故障维护、大语言模型辅助处理技术领域，提出了一种大语言模型辅助的通信网络故障日志分析方法，包括日志核心信息提取、历史日志数据预处理、历史日志数据分析与知识库构建和实时日志分析与故障推断四个主要步骤。本发明不再依赖于预定义的规则和模板，而是利用大语言模型的自然语言处理能力，根据内容自动提取故障日志中的故障设备、故障类型、故障时间等核心信息；通过整合历史告警日志数据、人工处理的故障案例，形成知识库，对实时故障日志信息进行知识推理，判断实时故障类型，实现故障根因。本发明显著提高了故障日志的分析效率和准确性，加强了现有故障管理系统的能力，实现更高效的网络维护和故障处理流程。
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公开(公告)号：CN117201265A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311044032.7
申请日：2023-08-18
申请人： 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC分类号： H04L41/06 , H04L41/147 , H04L41/12
摘要： 本发明涉及通信网络技术领域，公开了一种基于图随机游走的故障网络节点预测方法，包括：获取承载网的历史告警日志信息；遍历历史告警日志信息数据，生成网络拓扑图；在网络拓扑图中采用随机游走方法，生成告警规则集合；利用告警规则以及当前的告警网络节点信息进行筛选，得到初步预测结果的节点集合，计算初步预测结果的节点集合中各节点得分，形成目标预测结果集合。本发明能够根据承载网历史告警信息，采用基于图随机游走的故障网络节点预测方法，在较短时间内对未来可能发生故障的网络节点进行预测，使运维人员能提前实施预防措施，提高网络故障的处理效率和响应速度。
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公开(公告)号：CN109903138A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910151051.7
申请日：2019-02-28
申请人： 华中科技大学 , 福建省华智人工智能创新研究中心 , 武汉烽火技术服务有限公司
摘要： 本发明涉及一种个性化商品推荐方法，包括：接收用户的商品搜索指令；若用户已被分类，计算用户偏好的多维平均标签信息，用户的推荐模型基于多维平均标签信息计算第一多维属性信息，计算第一多维属性信息与商品类别中每个商品的第二多维属性信息的距离，将距离较小的商品推给用户；否则，基于多个商品的第二多维属性信息，计算第一多维平均属性信息，基于第一多维平均属性信息及各类用户的推荐模型，确定适用于该用户的推荐模型。本发明提供的推荐方法，首先对用户聚类，且利用多维的商品标签信息和商品属性信息，使得推荐准确率高；另外，当用户为新用户时，通过注意力迁移学习，利用已有推荐模型形成新用户的推荐模型，以解决冷启动问题。
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公开(公告)号：CN116760681A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310717860.6
申请日：2023-06-16
申请人： 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC分类号： H04L41/06 , H04L41/0631
摘要： 本发明涉及通信技术领域，尤其涉及到一种基于频繁项分析的故障节点关联发现方法。本发明基于频繁项分析技术，通过对承载网历史告警信息数据进行关联分析获取告警模式，并根据告警模式获取故障节点间的关联关系，获取故障节点间关联关系后形成关联知识库。本发明能够根据承载网历史告警信息及运行过程中生成的告警信息，采用频繁项分析技术，在较短时间内发现故障节点关联关系，自动化定位故障节点，辅助网络运维人员，为运维人员缩小故障设备范围，提升故障排查与解决效率。
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公开(公告)号：CN109903138B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910151051.7
申请日：2019-02-28
申请人： 华中科技大学 , 福建省华智人工智能创新研究中心 , 武汉烽火技术服务有限公司
摘要： 本发明涉及一种个性化商品推荐方法，包括：接收用户的商品搜索指令；若用户已被分类，计算用户偏好的多维平均标签信息，用户的推荐模型基于多维平均标签信息计算第一多维属性信息，计算第一多维属性信息与商品类别中每个商品的第二多维属性信息的距离，将距离较小的商品推给用户；否则，基于多个商品的第二多维属性信息，计算第一多维平均属性信息，基于第一多维平均属性信息及各类用户的推荐模型，确定适用于该用户的推荐模型。本发明提供的推荐方法，首先对用户聚类，且利用多维的商品标签信息和商品属性信息，使得推荐准确率高；另外，当用户为新用户时，通过注意力迁移学习，利用已有推荐模型形成新用户的推荐模型，以解决冷启动问题。
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公开(公告)号：CN116318986A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310264967.X
申请日：2023-03-15
申请人： 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/0475 , G06N3/09 , G06N3/088
摘要： 本发明提供一种结合ACPN算法与粗糙集分析的网络安全态势评估方法，将改进的ACPN网络与粗糙集分析相结合，对网络中的数据流进行预处理后进行特征提取得到能够代表网络流量特性的特征，再结合粗糙集分析产生的评估策略，建立完善的规则体系从而对网络态势进行精准评估。改进的ACPN网络主要改变了竞争层神经元的学习方式，采用良性竞争，从而提升ACPN模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN115767546A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211332945.4
申请日：2022-10-28
申请人： 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC分类号： H04W12/121 , H04L41/0604 , H04L41/06
摘要： 本发明提供一种量化节点风险的5G网络安全态势评估方法，包括：数据预处理、构建知识图谱和攻击场景发现和安全态势评估，利用PageRank算法计算各个节点的PR值，更新至收敛，并将其作为节点的初始态势值，之后根据节点和恶意节点的距离和进行权重修改，直至稳定，得到节点的最终态势值。本发明提供的量化节点风险的5G网络安全态势评估方法所得到的态势值能够更好的反映攻击是否发生，也能够通过节点态势值反映节点是否正在同时遭受多个攻击，有利于管理员及时维护系统，避免更大的损失。
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公开(公告)号：CN109670914B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201811544768.X
申请日：2018-12-17
申请人： 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于时间动态特性的产品推荐方法，包括：收集目标时间段内用户的购买记录、评论记录及产品描述信息，将目标时间段划分为时间片序列，并生成用户对产品的评分矩阵；获得各产品的属性相对水平，用于表示产品各属性在产品所属时间片内的档次；根据所收集的信息以及产品的属性相对水平，获得任意两个用户的用户相似度，以及任意两个产品在同一用户关注度下的产品相似度；根据用户相似度和产品相似度预测用户对产品的评分，并根据预测结果确定优化函数；对评分矩阵进行分解，并根据优化函数对矩阵分解结果进行调整，以使得优化函数取值最小，从而生成各用户的推荐列表，完成对用户的产品推荐。本发明能够有效提高产品推荐的准确度。
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公开(公告)号：CN109670914A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811544768.X
申请日：2018-12-17
申请人： 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于时间动态特性的产品推荐方法，包括：收集目标时间段内用户的购买记录、评论记录及产品描述信息，将目标时间段划分为时间片序列，并生成用户对产品的评分矩阵；获得各产品的属性相对水平，用于表示产品各属性在产品所属时间片内的档次；根据所收集的信息以及产品的属性相对水平，获得任意两个用户的用户相似度，以及任意两个产品在同一用户关注度下的产品相似度；根据用户相似度和产品相似度预测用户对产品的评分，并根据预测结果确定优化函数；对评分矩阵进行分解，并根据优化函数对矩阵分解结果进行调整，以使得优化函数取值最小，从而生成各用户的推荐列表，完成对用户的产品推荐。本发明能够有效提高产品推荐的准确度。
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