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公开(公告)号:CN118520070A
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202410508778.7
申请日:2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的是一种基于语义增强的仇恨言论检测方法、系统及存储介质。本发明提出了基于语义增强的仇恨言论检测模型HSIBSE。其中包括信息嵌入层装置、文本嵌入层装置、编码层装置和输出层装置。通过使用仇恨言论词典,对文本进行分类,将其划分为含有负面性词语和不含负面性词语的两个类别。对每个词语,本发明将其与负面性词语词典中的词汇进行匹配,以确定其是否属于负面性词语。能够更准确地识别和分析仇恨言论,并为仇恨言论检测提供重要线索。本发明设计了一种基于语义增强的仇恨言论检测系统及方法,加强上下文理解,分析仇恨言论中的情感倾向,增强信息关联,有助于识别某些文本中的隐含信息,可广泛应用于社交网络中的互仇恨言论检测。
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公开(公告)号:CN118349748A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410508779.1
申请日:2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种跨网络数字取证的锚链接预测方法、系统及存储介质。将不同的社交网络视为具有不同网络结构的不同客户端,并对每个客户端执行UNSE以获得潜在特征空间,以突出节点的不确定性,使其更适合跨网络任务,再基于联邦学习框架,并使用基于可观察锚链接的对抗性学习来减少潜在特征空间之间的语义差异。本发明对锚链接进行二值分类预测,根据跨网络链路的特点,将跨网络链路分为锚链路和非锚链路,将不同的社会网络纳入表征学习,产生更有效的跨网络特征,从而可以更好地识别锚链接。本发明通过FSFN方法放大了相邻节点的识别,减少了潜在特征空间之间的差异,构建了有效的公共潜在特征空间,从而提高了锚链预测的性能。
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公开(公告)号:CN118296249A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410508784.2
申请日:2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供的是一种嵌入偏好增强的社区搜索方法、系统及存储介质。本发明所述的系统包括社交网络节点嵌入装置、社区搜索装置、随机游走序列获取装置、系统控制装置。所述的方法动态通过嵌入学习和社区搜索相结合,利用Check2Vec模型学习节点嵌入,提高了对签入信息的建模能力,并在社区搜索中综合考虑节点属性和签入信息,以获取更准确的用户‑位置二分社区。本发明的优点在于:具有多模态信息整合、适用于多数据域、灵活调节性等优点,为提高社区搜索效果和个性化程度提供了有力手段。
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公开(公告)号:CN119271904A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411301425.6
申请日:2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于反事实推理的社交网络知识感知推荐方法、程序、系统及存储介质。本发明所述的系统包括反事实数据生成装置、数据筛选装置、奖赏反馈装置、推荐装置。所述的方法将反事实推理引入到基于知识图谱的知识感知推荐系统中,利用知识图谱中的项目特征信息生成更多元化的反事实数据,将反事实推理从顺序推荐任务推广到更广泛的应用场景中,通过减轻知识感知推荐系统中虚假相关性的影响,同时作为一种数据增强方法缓解数据稀疏问题,使模型达到更优的效果,可广泛应用于社交网络场景下数据推荐等应用领域。
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公开(公告)号:CN118568361A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410508782.3
申请日:2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发公开了一种基于属性补全的社交网络社区搜索方法、系统及存储介质。本发明针对顶点属性信息缺失问题,通过考虑顶点多类型对属性补全的影响以及借助元路径引导的随机游走获取优质高阶邻居提升属性补全的性能;在此基础上,根据上述属性补全方法,通过属性约束描述个性化搜索需求,通过关系约束描述不同类型顶点之间的细粒度连接需求,设计并实现了多种属性关系社区搜索算法。本发明考虑属性补全的社区搜索能够提高社区搜索的性能,考虑属性约束社区搜索既能够完成个性化的搜索需求又能提高社区成员的属性相似度,可部署在各服务器机房后端,可广泛应用于社交网络场景下网络舆论监管等应用领域。
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公开(公告)号:CN118349749A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410508802.7
申请日:2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于社交网络技术领域,具体涉及一种面向社交网络兴趣推荐的联邦学习数据中毒检测系统、方法、程序、设备及存储介质。本发明通过基于深度自编码器的检测模型,使用深度自编码器的降维功能解决联邦学习中对数据中毒攻击的检测和防御问题,可以将客户端更新的高维模型参数降维,并突出恶意客户端的模型更新特征,通过检测并剔除恶意的攻击者,保护联邦学习中全局模型的安全。本发明设计了基于深度自编码器的联邦学习数据中毒检测模型,用于客户端中毒模型的检测和剔除,可部署在互联网服务提供商机房处,可广泛应用于用户侧互联网流量测量与分析等应用领域。
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公开(公告)号:CN118332200A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410508783.8
申请日:2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/901 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于k‑truss嵌套索引的社区搜索方法、系统及存储介质。本发明所述的系统包括数据采集装置、索引构造装置、单节点搜索装置、个性化社区搜索装置。所述的方法采用k‑truss社区模型作为社区的结构约束条件。CSKNI方法能够高效率地在普通网络与符号网络上完成索引构建,并利用索引进行社区搜索,获得指定的连通k‑truss社区或具有基本内聚特征的社区。同时,本研究针对网络数据中边与节点的增加、删除情况,设计了相应的索引维护算法,保证索引可以高效正确地应对数据变化,以满足社区搜索的正确性和实时性。本发明可部署在各服务器机房后端,可广泛应用于社交网络场景下社区搜索等应用领域。
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公开(公告)号:CN119788394A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411990952.2
申请日:2024-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/10 , G06F18/2115 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种面向网站指纹攻击的少样本数据增强方法、系统、介质及程序产品,涉及网络安全领域。该系统包括网站指纹采集装置,用于捕获网络流量数据;网站指纹清洗装置,用于剔除噪声数据;数据增强装置,将网站指纹序列进行数据增强,并进行多样性评估与优化;以及网站预测装置,利用增强得到的数据增强序列进行网站分类预测。本发明的方法通过模拟网络环境的时空变化,实施多种数据增强策略,结合多样性评估与优化算法,显著提升少样本条件下网站指纹攻击模型的准确率和鲁棒性。本发明有效解决了样本不足导致网站指纹攻击性能下降的问题,为网络安全领域提供了一种高效、可靠的数据增强技术方案。
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公开(公告)号:CN119293246A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411301444.9
申请日:2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/353 , G06F16/334 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06Q50/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的是一种基于语义增强的热点言论检测方法、程序、设备及存储介质。本发明提出了基于语义增强的热点言论检测模型HSIBSE。其中包括信息嵌入层装置、文本嵌入层装置、编码层装置和输出层装置。通过使用热点言论词典,对文本进行分类,将其划分为含有热点性词语和不含热点性词语的两个类别。对每个词语,本发明将其与热点性词语词典中的词汇进行匹配,以确定其是否属于热点性词语。能够更准确地识别和分析热点言论,并为热点言论检测提供重要线索。本发明通过加强上下文理解,分析热点言论中的情感倾向,增强信息关联,有助于识别某些文本中的隐含信息,可广泛应用于社交网络中的互热点言论检测。
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公开(公告)号:CN118312650A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410508810.1
申请日:2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本发明属于多维数据处理技术领域,具体涉及一种基于多维范围过滤器的多维区域查询处理系统、方法、程序、设备及存储介质。本发明中首先将多维数组划分为数据块,获取各数据块的非空范围集合,并对非空范围集合内的各范围计算编号;对于每个数据块,针对其非空范围集合中的所有范围构建压缩位图和布隆过滤器,比较压缩位图和布隆过滤器存储空间代价,选择存储空间代价较小的结构作为当前数据块的多维范围过滤器;最后使用多维范围过滤器进行多维区域查询处理。本发明通过构建多维范围过滤器,实现亚线性时间复杂度的高效区域查询处理。
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