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公开(公告)号：CN117909577A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311858903.9
申请日：2023-12-30
申请人： 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种多行为感知的图对比推荐方法，包括：(1)原始视图上的表示学习；(2)无噪视图上的表示学习；(3)多行为感知建模，包含潜在行为建模、E步的行为表示学习和M步的行为对比学习；(4)多任务学习。本发明很好地建模了用户的多种行为，从而更加有效地捕捉了用户/物品之间的交互关系，使得表示得到进一步提升；同时，解决了对比学习中的噪声问题，使得本发明推荐方法学习到的表示更加有效。
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公开(公告)号：CN118113731A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311486619.3
申请日：2023-11-09
申请人： 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC分类号： G06F16/2452 , G06F16/242 , G06F16/2453 , G06F16/901 , G06N3/045
摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制的自然文本转图数据库查询语言的方法，包括如下步骤：步骤一，构建CQL查询模板，获取自然文本问题、图数据库模式；步骤二，进行嵌入表示；步骤三，预测MATCH子句；步骤四，预测WHERE子句；步骤五，预测RETURN子句；步骤六，进行反向传播，更新网络参数，完成语言转换。本发明的基于注意力机制的自然文本转图数据库查询语言的方法，通过步骤一至步骤六的设置，所生成的CQL查询语句比现有的方法更加准确和规范。
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公开(公告)号：CN117668354A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311492668.8
申请日：2023-11-10
申请人： 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N20/00 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种可学习增强的图对比推荐方法，包括如下步骤：步骤一，对原始交互矩阵进行表示学习以进行原始交互图学习，这使模型能够保留原始信息，以保留有价值的上下文关系；步骤二，构建若干个视图生成器来获得可学习的矩阵以进行可学习视图的表示学习；步骤三，引入基于SVD的潜在矩阵来探索潜在的用户‑物品关系以进行潜在用户‑物品关系建模；步骤四，采用三视图对比策略来帮助学习主要推荐任务以进行三重视图对比学习。本发明的可学习增强的图对比推荐方法，通过结合图对比学习和可学习增强，便可将生成的可学习视图被很好地细化为无噪声。
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公开(公告)号：CN118051331A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410156847.2
申请日：2024-02-04
摘要： 本发明公开一种资源分配方法及系统，在微服务系统中，基于用户请求信息，对各应用进行资源分配，其中方法包括以下步骤：获取目标优化模型，所述目标优化模型包括若干个与资源一一对应的子优化模型；所述子优化模型的优化目标为，在对应资源上，所有应用的平均响应时间之和最小化；所述子优化模型的变量包括决策变量和环境变量；获取当前微服务系统所对应的环境参数；基于所述环境参数，按照交替方向乘子法对各子优化模型进行并行化求解，获得各决策变量所对应的最优解，生成相应的资源分配策略。本发明通过对各子优化模型进行并行化求解，获得各资源对应的最优分配结果，优化各应用的平均响应时间。
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公开(公告)号：CN117933351A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410111731.7
申请日：2024-01-26
摘要： 本发明公开一种决策模型的训练方法及系统、调度方法及系统，其中对待训练决策模型进行一次训练的步骤如下：获取当前各仿真串行网络所对应的状态参数；获取当前时间步中所对应的样本服务请求；将状态参数输入待训练决策模型，由待训练决策模型预测各仿真服务器处理各样本服务请求的概率，输出相应的行动决策；基于行动决策处理各样本服务请求，并计算各样本服务请求所对应的奖励值，基于奖励值获得总奖励，总奖励用于更新待决策模型的模型参数；本发明提供了一种在边缘计算环境下，基于强化学习的决策模型训练方法，所得决策模型在实际应用中输出能够有效降低边缘网络中的长尾延迟效应的最优行动决策，从而显著降低服务延迟，提高用户服务体验。
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公开(公告)号：CN117592687A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311465926.3
申请日：2023-11-07
申请人： 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/22
摘要： 本发明公开了一种医养康领域异构资源统一接入方法及系统，其中，方法包括：S1，配置资源供需方：在平台中注册或者登录，获取由平台管理方赋予的资源调用权限；S2，配置资源元数据：通过按模板或自定义填写医养康资源的元数据；S3，配置资源保活：设计针对不同资源的保活机制；S4，配置资源鉴权：设计针对不同要求资源的鉴权机制；S5，配置统一调用资源能力；S6，调用资源：资源调用方通过平台提供的可视化资源信息进行选择，平台返回资源的地址和调用资源的方法，资源调用方通过资源的地址定位到资源并使用调用资源的方法来调用资源；S7，评价资源。本发明能够有效提高资源调用者的工作效率，也能够提高各资源的利用率，降低重复开发的开销。
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公开(公告)号：CN116883170A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310957430.1
申请日：2023-08-01
摘要： 本发明公开了基于区块链的API服务调用存证结算方法：搭建区块链网络，服务使用方选定符合其业务需求的API服务，生成API服务订阅记录，并通过区块链上的服务使用方节点上链存证；基于API服务订阅记录冻结服务使用方的定额资产，生成对应API服务订阅记录的资产冻结记录，并上链存证；获取API服务订阅中调用的指标数据，生成对应的服务调用记录并存储到区块链中；将区块链上的服务调用记录进行汇总，生成服务调用结算记录，并上链存证；基于服务调用结算记录，完成服务使用方的冻结资金到服务提供方的资金转账。该方法优化了交易流程，同时对服务调用实情进行全面监测，减少交易纠纷和为API服务质量评判以及结算提供可信依据。
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公开(公告)号：CN114650297B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202210150833.0
申请日：2022-02-14
申请人： 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC分类号： H04L67/1008 , H04L67/1012 , H04L43/0852
摘要： 本发明公开了一种多微服务调用环境下自适应自动缩放方法及系统，包括：根据微服务的压测时延情况，确定每个微服务初始的服务算力常数值；在微服务运行时，基于服务算力常数值与服务请求流量情况，计算每个微服务的实时服务算力；通过对微服务状态的监测，自适应调整微服务的预期服务算力；对比每个微服务的实时服务算力和自适应调整的预期服务算力，决策微服务实例是否需要缩放，当条件满足缩放条件时，对微服务的实例进行缩放；基于缩放决策，实时调整微服务的服务算力，将流量比率反映到下游服务，递归地调整下游服务的服务算力。利用本发明，可以在复杂微服务集群中，针对服务请求和时延情况动态地调整微服务的实例数量。
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公开(公告)号：CN114650297A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210150833.0
申请日：2022-02-14
申请人： 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC分类号： H04L67/1008 , H04L67/1012 , H04L43/0852
摘要： 本发明公开了一种多微服务调用环境下自适应自动缩放方法及系统，包括：根据微服务的压测时延情况，确定每个微服务初始的服务算力常数值；在微服务运行时，基于服务算力常数值与服务请求流量情况，计算每个微服务的实时服务算力；通过对微服务状态的监测，自适应调整微服务的预期服务算力；对比每个微服务的实时服务算力和自适应调整的预期服务算力，决策微服务实例是否需要缩放，当条件满足缩放条件时，对微服务的实例进行缩放；基于缩放决策，实时调整微服务的服务算力，将流量比率反映到下游服务，递归地调整下游服务的服务算力。利用本发明，可以在复杂微服务集群中，针对服务请求和时延情况动态地调整微服务的实例数量。
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公开(公告)号：CN114371936A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210004782.0
申请日：2022-01-04
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明公开了一种多服务器作业的优化调度方法，涉及云计算相关技术领域，包括提出一种通用的、基于二分图的群组调度模型，优化目标为Asw最大化；基于该模型，提出一种通过历史奖励数据来学习MSJ在不同服务器上运行时间的期望和方差的框架；基于该学习框架，提出一种基于遗传算法的Asw最大化策略，能够在保证多种类型的约束成立的条件下使得社会整体收益最大。本发明针对多服务器作业，提出了一种可以主动式学习作业完成速率、并同时最大化累积社会效益的群组调度方法，可优化累积社会效益，平衡社会各方利益，追求社会整体利益最大化，所设计的调度策略，企业可显著节省计算成本，提高生产收益比。
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