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公开(公告)号：CN110879856B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201911180128.X
申请日：2019-11-27
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC分类号： G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/909 , G06K9/62 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于多特征融合的社交群体分类方法及系统。本方法为：1)对一目标社交群体的数据集，对该数据集中各用户的轨迹数据进行预处理，去除噪声并对缺失位置信息进行插值；2)使用频繁序列挖掘算法从各用户轨迹数据中挖掘对应用户的轨迹模式，再将用户的轨迹模式看作时序序列，采用LSTM对该时间序列进行编码，得到用户的轨迹编码；3)根据所述社交关系生成一图网络，将所述社交关系投影到低维空间，学习得到各用户的嵌入表示；4)将每一用户的轨迹编码和对应用户的嵌入表示结合输入softmax层，确定各用户的类别，实现对该目标社交群体的分类。本发明大大提升了群体分类的精度。
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公开(公告)号：CN114626425A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011456860.8
申请日：2020-12-10
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC分类号： G06K9/62 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种面向噪声文本的多视角交互匹配方法及电子装置，包括对两段待匹配噪声文本分别编码，得到两段编码向量序列，并向两段编码向量序列的每个编码向量中加入位置信息；对加入位置信息的两段编码向量序列进行内部交互，分别得到两段内部交互结果；对两段内部交互结果进行外部交互，分别构建两个双向的噪声文本交互矩阵；拼接两个噪声文本交互矩阵，判断两个待匹配噪声文本是否匹配。本发明采用注意力机制捕获噪声文本之间的双向匹配模式，受噪声文本中句子的逻辑顺序影响较小，增加文本有效语义单词影响，提高模型时间效率及噪声文本匹配效果，避免传递匹配问题。
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公开(公告)号：CN114625978A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011454130.4
申请日：2020-12-10
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC分类号： G06F16/9536 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
摘要： 本发明提供一种基于类型感知的异质网络用户锚链接预测方法及电子装置，包括收集待检测网络和目标网络的网络信息，构建待检测异质网络和目标异质网络；获取每一节点各维度的初始特征向量，得到每个节点的初始特征向量表示；将初始特征向量表示输入基于自注意力图神经网络进行学习，计算各节点的类型感知向量和类型融合向量；通过待检测异质网络和目标异质网络中各节点对之间属于同一类型的类型感知向量及类型融合向量的相似度，判断待检测网络和目标网络是否为锚链接。本发明采用注意力机制捕获节点与类型信息之间影响，利用图注意力网络学习类型感知向量和类型融合向量，解决异质网络中对多种类型信息建模的问题，取得较好的锚链接预测效果。
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公开(公告)号：CN112350986A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202010987152.0
申请日：2020-09-18
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC分类号： H04L29/06 , H04L29/08 , H04L12/851
摘要： 本发明涉及一种音视频网络传输碎片化的整形方法及系统。该方法的步骤包括：在实时网络流量中，识别音视频碎片化传输的数据流和信息流；将识别的音视频碎片传输的信息流存储在高性能消息队列中；在高性能消息队列中获取音视频碎片传输的信息流，对信息流进行分析处理；利用识别的音视频碎片传输的数据流与分析处理后的信息流，进行音视频碎片数据的关联，实现碎片化传输的音视频的整形。本发明高度概括了音视频碎片化传输的描述模型，能够涵盖目前已知的音视频碎片化传输的所有表现形式，音视频网络传输碎片化的整形具有通用性、灵活性，能够应对不同音视频服务提供商碎片化传输方式的差异性和动态变化。
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公开(公告)号：CN110879856A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911180128.X
申请日：2019-11-27
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC分类号： G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/909 , G06K9/62 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于多特征融合的社交群体分类方法及系统。本方法为：1)对一目标社交群体的数据集，对该数据集中各用户的轨迹数据进行预处理，去除噪声并对缺失位置信息进行插值；2)使用频繁序列挖掘算法从各用户轨迹数据中挖掘对应用户的轨迹模式，再将用户的轨迹模式看作时序序列，采用LSTM对该时间序列进行编码，得到用户的轨迹编码；3)根据所述社交关系生成一图网络，将所述社交关系投影到低维空间，学习得到各用户的嵌入表示；4)将每一用户的轨迹编码和对应用户的嵌入表示结合输入softmax层，确定各用户的类别，实现对该目标社交群体的分类。本发明大大提升了群体分类的精度。
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公开(公告)号：CN112350986B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010987152.0
申请日：2020-09-18
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC分类号： H04L65/60 , H04L47/2483 , H04L67/02 , H04L69/18 , H04L67/06
摘要： 本发明涉及一种音视频网络传输碎片化的整形方法及系统。该方法的步骤包括：在实时网络流量中，识别音视频碎片化传输的数据流和信息流；将识别的音视频碎片传输的信息流存储在高性能消息队列中；在高性能消息队列中获取音视频碎片传输的信息流，对信息流进行分析处理；利用识别的音视频碎片传输的数据流与分析处理后的信息流，进行音视频碎片数据的关联，实现碎片化传输的音视频的整形。本发明高度概括了音视频碎片化传输的描述模型，能够涵盖目前已知的音视频碎片化传输的所有表现形式，音视频网络传输碎片化的整形具有通用性、灵活性，能够应对不同音视频服务提供商碎片化传输方式的差异性和动态变化。
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公开(公告)号：CN115269834A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210782688.8
申请日：2022-06-28
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
摘要： 本发明公开了一种基于BERT的高精度文本分类方法及装置，在输入端采用FastText模型，对词汇进行嵌入表示得到表示向量，然后把表示向量作为BERT模型的输入，将BERT的输出结果接上全连接层+softmax，实现文本分类。本发明提前用FastText模型处理语料数据，获取字符的特征，解决了OOV的embedding问题，同时获取词的形态变换，对富有词型变换的语料具有更好的表示能力；使用BERT能够提前预训练大量的语料，增加了词向量的语义丰富度，获得更好的上下文表示；在BERT模型的输出添加全连接层和softmax进行文本分类，提高了文本分类的精度。
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公开(公告)号：CN111143553B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911244895.2
申请日：2019-12-06
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： G06F16/35 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/047
摘要： 本发明提出一种实时文本数据流的特定信息识别方法及系统。本发明主要解决的问题是针对海量实时文本数据流实现领域关注的特定信息识别。本发明提出一种针对海量实时文本数据流的特定信息识别框架及系统，侧重于具有海量性、实时性、多样化和复杂性特点的社交文本特定信息识别，并且实现能够适用于生产环境的社交大数据在线实时分析系统。本发明的目的在于根据互联网环境及手机短信网络环境下海量文本数据流，识别出文本中隐含的特定信息。
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公开(公告)号：CN110633366B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN201910697992.0
申请日：2019-07-31
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/35 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本发明提出了一种短文本分类方法、装置和存储介质，用以从有限的训练数据中获取泛化能力强并且较为准确的分类特征，提高短文本分类的准确性。所述短文本分类方法，包括：获取待分类短文本；将所述待分类短文本输入到多层分类器中，其中，所述多层分类器为利用训练样本和所述待分类短文本所属目标领域的领域知识图谱进行训练得到的，每一层分类器提取不同的文本特征进行训练；根据所述多层分类器的输出结果，确定所述待分类短文本对应的文本类别。
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公开(公告)号：CN112215908B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202011086137.5
申请日：2020-10-12
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种面向压缩域的视频内容比对系统、优化方法、比对方法，旨在为了解决使用全解码信息完成视频内容比对效率不高的问题。本发明比对系统包括：特征学习模块，基于输入视频的多种压缩域信息，分别获取多种模态的特征图；多模态压缩域信息融合模块，对所述特征学习模块输出的多种模态的特征图进行信息融合，得到所述输入视频的融合特征向量；第二模块，配置为获取两个输入视频的融合特征向量的L1距离；分类器为二分类网络，配置为基于所述第二模块输出的L1距离进行比对结果的二分类。本发明可以有效地提取视频内容的高层语义信息，保证了视频内容的比对高速度和高性能。
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