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公开(公告)号：CN104516946B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201410705100.4
申请日：2014-11-27
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于过滤器的高维数据近似成员查询方法，通过定义新的距离敏感哈希函数来分别表征目标数据集合中的多维数据和待查询的多维数据，不需要重新构造过滤器，能够支持更多的过滤距离参数的近似成员查询，大幅度减少了空间代价，通过使用多个函数组数，且每个函数组数包含多个函数，在最终确认是否目标数据集合Ω的近似成员时使用“与－或”结合的方式进行判断，能够降低过滤器的假阴性率，同时，本发明通过构建一个实体校验器，通过校验，大大降低了不同过滤距离参数过滤器的假阳性率。
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公开(公告)号：CN112417292B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202011392642.2
申请日：2020-12-02
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了基于item边CCA对齐的跨域推荐方法，属于跨域推荐技术领域。本方法对辅助域与目标域中的item边按典型相关系数进行线性对齐；将辅助域中对齐后的item隐含空间特征矩阵进行迁移，避免了辅助域的user特征对目标域user特征的干扰。此外，本发明在UV分解过程中保留了目标域的user特征约束，使得item的迁移过程兼顾了辅助域的item特征，并强调了目标域的user特殊性。因此，本发明所提出的CIAM不仅考虑了辅助域item对目标域item的相似性学习问题，还考虑了目标域的user特点，减轻了跨域推荐的“过拟合迁移”问题。
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公开(公告)号：CN109150161A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810705401.5
申请日：2018-07-02
Applicant: 宁波大学
IPC: H03K19/20 , H03K19/21 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种用于海明空间下近似成员查询的布隆过滤电路，特点是包括多个并联的过滤单元和一个或门，过滤单元的输入端与输入信号连接，过滤单元的输出端与或门的输入端连接，或门的输出端输出过滤信号，优点在于多个并联的过滤单元和一个或门构成一个用于海明空间下近似成员查询的布隆过滤电路，实现了海明空间下的近似成员查询问题，而且能够适用于不同粒度的近似成员查询。
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公开(公告)号：CN109062941A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810643226.1
申请日：2018-06-21
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于海明距离的近似成员查询方法，特点是使用适用在海明距离度量下的局部敏感哈希函数(LSH)——比特采样LSH，结合标准布隆过滤器(BF)中的随机哈希函数，来构建布隆过滤器HLBF，对于给定的查询数据Q，生成L个比特组，若一个比特组在布隆过滤器HLBF中的b个地址的比特位都为1，则称该比特组通过，若L个比特组中任意一个通过，则判定查询数据Q是集合Ω的近似成员，优点在于能够在海明空间下完成近似成员的查询。
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公开(公告)号：CN106339413A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610662333.X
申请日：2016-08-12
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2462
Abstract: 本发明公开了一种基于高维数据过滤器的近似成员查询方法，通过定义新的距离敏感哈希函数支持的新结构，分别来表征目标数据集合中的多维数据和待查询的多维数据，不需要重新构造过滤器，能够支持更多的过滤距离参数的近似成员查询，大幅度减少了空间代价，支持整数倍距离的数据过滤。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103929361B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410157426.8
申请日：2014-04-18
Applicant: 宁波大学
IPC: H04L12/743
Abstract: 本发明公开了一种布鲁姆过滤器关联删除的方法，特点是将现有技术中用于存储两个维度第一边和第二边的第三计数型布鲁姆过滤器CBFD拆分成两个大小相同的第五计数型布鲁姆过滤器和第六计数型布鲁姆过滤器，来分别存储第一边和第二边，并分别检测可能边，优点是大大提高了布鲁姆过滤器关联删除算法的准确性，此外，还可以降低假阳性和假阴性。
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公开(公告)号：CN104699747A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201410775986.X
申请日：2014-12-15
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30147
Abstract: 本发明公开了一种基于过滤器的高维数据近似成员查询方法，通过定义新的距离敏感哈希函数来分别表征目标数据集合中的多维数据和待查询的多维数据，不需要重新构造过滤器，能够支持更多的过滤距离参数的近似成员查询，大幅度减少了空间代价，通过使用多个函数组数，且每个函数组数包含多个函数，在最终确认是否目标数据集合Ω的近似成员时使用“与－或”结合的方式进行判断，能够降低过滤器的假阴性率，同时，本发明通过构建一个实体校验器，通过校验，大大降低了不同过滤距离参数过滤器的假阳性率，并且通常减少实体过滤器的方式，在准确性略有降低的情况下，空间资源大大节省。
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公开(公告)号：CN104391866A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410578880.0
申请日：2014-10-24
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2462
Abstract: 本发明公开了一种基于过滤器的高维数据近似成员查询方法，通过定义新的距离敏感哈希函数支持的新结构分别来表征目标数据集合中的多维数据和待查询的多维数据，不需要重新构造过滤器，能够支持更多的过滤距离参数的近似成员查询，大幅度减少了空间代价，本发明使用了多个函数组数，且每个函数组数包含多个函数，在最终确认是否目标数据集合Ω的近似成员时使用“与－或”结合的方式进行判断，能够降低过滤器的假阴性率。
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公开(公告)号：CN109034197A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810647790.0
申请日：2018-06-22
Applicant: 宁波大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6215
Abstract: 本发明公开了一种基于海明距离的近似成员查询方法，特点是使用适用在海明距离度量下的局部敏感哈希函数(LSH)——比特采样LSH，结合标准布隆过滤器(BF)中的随机哈希函数，来构建布隆过滤器HLBF，而对于给定的查询数据Q，通过随机翻转Q上s个比特生成c个虚拟数据，对于每一个虚拟数据生成L个位串，若一个位串在布隆过滤器HLBF中的b个地址的比特位都为1，则称该位串通过，若c个虚拟数据，每个虚拟数据有L个位串，即c*L个位串中任意一个通过，则判定查询数据Q是集合Ω的近似成员，优点在于能够在海明空间下完成近似成员的查询，同时通过创建虚拟对象，在不重建布隆过滤器的条件下，可以支持不同粒度的查询。
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公开(公告)号：CN104699747B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410775986.X
申请日：2014-12-15
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于过滤器的高维数据近似成员查询方法，通过定义新的距离敏感哈希函数来分别表征目标数据集合中的多维数据和待查询的多维数据，不需要重新构造过滤器，能够支持更多的过滤距离参数的近似成员查询，大幅度减少了空间代价，通过使用多个函数组数，且每个函数组数包含多个函数，在最终确认是否目标数据集合Ω的近似成员时使用“与－或”结合的方式进行判断，能够降低过滤器的假阴性率，同时，本发明通过构建一个实体校验器，通过校验，大大降低了不同过滤距离参数过滤器的假阳性率，并且通常减少实体过滤器的方式，在准确性略有降低的情况下，空间资源大大节省。
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