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公开(公告)号：CN113688310A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110839324.4
申请日：2021-07-23
申请人： 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国科智安(北京)科技有限公司
IPC分类号： G06F16/9535 , G06Q50/00
摘要： 本公开涉及一种内容推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多媒体内容，确定多媒体内容的推荐度影响参数，推荐度影响参数包括互动热度和内容热度，互动热度用于表征针对多媒体内容的互动程度，内容热度用于表征多媒体内容所属的目标主题的受关注程度，基于推荐度影响参数，确定多媒体内容的目标推荐度，在目标推荐度大于或等于预设推荐度阈值的情况下，将多媒体内容推荐至目标用户。根据本公开实施例，提高目标用户对所推荐的多媒体内容感兴趣的可能性，从而提高内容推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN110287314B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201910418900.0
申请日：2019-05-20
申请人： 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/35
摘要： 本发明涉及一种基于无监督聚类的长文本可信度评估方法，包括：以已知长文本获取训练数据，提取该训练数据的训练特征以构建训练特征向量集，对该训练特征向量集进行无监督聚类，得到多个训练类心；以待评估长文本获取评估数据，提取该评估数据的评估特征向量；获取该评估特征向量相对该训练类心的评估值，并以该评估值得到该待评估长文本的可信度。本发明通过无监督聚类对长文本进行可信度评估，在实施过程中不需要标注数据，节省了人力、物力与时间，避免了数据中标签稀疏带来的困扰；提取了长文本的文本特征，对于可信度评估任务更加适用，使用该模型得到的文本的可信度更具有可解释性，同时在平台之间可以迁移。
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公开(公告)号：CN113190765A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110443387.8
申请日：2021-04-23
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/9536 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了基于社交网络重构的意见领袖识别方法和装置。所述方法包括：获取多个用户的行为数据；根据多个用户的行为数据，构建社交网络；根据各用户的行为数据，确定各用户对于目标话题领域的关注度；基于预设的规则，根据各用户对于所述目标话题领域的关注度，重构所述社交网络；基于重构的社交网络，选择所述目标话题领域的意见领袖。基于该方法及装置，可以实现对于目标话题领域的意见领袖的准确识别。
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公开(公告)号：CN109829089B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201811516557.5
申请日：2018-12-12
申请人： 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/906 , G06F16/958 , G06Q50/00
摘要： 本发明涉及一种基于关联图谱的社交网络用户异常检测方法和系统，针对现有事件可视化展示技术的不足以及事件、用户、事件主题等多种实体关联性较弱不易于进行用户异常检测，提出一种基于微博平台的事件可视化方法以及事件、用户、事件主题等多种实体构建异构关联网络图谱进行用户异常检测；在不缺失事件信息的同时，让使用者更加全面、深入地了解整个事件的发展演变过程，并根据已有的异构关联网络图谱更加直观的进行用户异常检测。
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公开(公告)号：CN111859979A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010549940.1
申请日：2020-06-16
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/953 , G06N3/04
摘要： 本申请涉及一种讽刺文本协同识别方法、装置、设备及计算机可读介质。该方法包括：获取待处理文本，待处理文本来自于社交媒体网络平台；提取待处理文本的语义特征信息和主题特征信息，语义特征信息用于表征待处理文本与讽刺类型的关联关系，主题特征信息用于表征待处理文本体现的讽刺主题；根据第一神经网络模型对语义特征信息和主题特征信息的识别结果确定待处理文本的文本类型，并确定待处理文本的主题标签。本申请利用表征语义情感的特征和表征讽刺主题的特征对待处理文本进行协同识别，既确定是否带有讽刺含义，在具备讽刺含义的情况下还同时识别出体现讽刺的主题，实现有主题区分度的文本语义表示，有效提高了讽刺识别的准确率和解释性。
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公开(公告)号：CN111047448A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911392756.4
申请日：2019-12-30
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要： 本发明公开了多通道数据融合的分析方法，包括：根据恶意数字货币地址为种子，从暗网中爬取交易数据，所述交易数据包括交易地址及交易内容；将具有相同身份标识的交易地址的交易内容合并；结合区块链交易流分析和明网数据分析，对交易地址的身份标识进行信息补充。本发明还提供了多通道数据融合的分析装置。本发明通过对互联网和暗网信息进行关联分析，能有效弥补主被动分析方法的问题。
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公开(公告)号：CN110443476A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910667446.2
申请日：2019-07-23
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要： 本发明公开了一种基于知识标注评价的任务分配方法，其特征在于，包括：对标注员往期标注任务进行评分，并按任务完成时段及按任务类型将综合分数存储于标注员人物库中；根据待分配任务的类型和任务发布时间所属时段检索标注员人物库，筛选综合分数高于预定阈值的标注员，并从中选出已分配任务量最少的标注员，向其下发待分配任务。本发明公开了一种基于知识标注评价的任务分配系统。本发明在任务分配时综合利用标注员评价结果，根据知识库类型、业务方向、标注效果等维度建立任务分配策略，将新的标注任务自动分配给合适的标注员，提升任务分配的效率及知识标注的整体质量。
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公开(公告)号：CN110209815A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910435240.7
申请日：2019-05-23
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京天润基业科技发展股份有限公司
摘要： 本发明公开一种卷积神经网络的新闻用户兴趣挖掘方法：步骤一：定义兴趣标签；步骤二：训练数据构造；步骤三、词向量的语料收集与词向量训练；步骤四、构造word到token和token到word的映射，得到映射表；步骤五、在映射表基础上，对原始文本进行转换；步骤六：加载预训练好的词向量文件，构造一个词典词汇数量vocab_size*词向量维度embedding_size大小的矩阵；步骤七：将带有兴趣标签的微博文本数据接入到分类模型训练。本发明实现了一种自动构造新闻用户兴趣标签的方法，通过构建一个结合连续的语义特征CNN卷积神经网络作为兴趣文本分类器，对用户的新闻评论进行兴趣分类，得到用户的兴趣。
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公开(公告)号：CN110083699A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910202638.6
申请日：2019-03-18
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/35
摘要： 本发明提出了一种基于深度神经网络的新闻流行度预测模型训练方法，包括：获取特定主题设定时间段的新闻文章数据，用Pandas进行数据清洗后按照设定时间长度进行顺次分组，获取按时间顺序排列得到新闻流行度序列；依据所述新闻流行度序列，从第一个流行度开始依次按照采样长度为w的连续序列作为输入样本，并采样其之后一期的数据作为输出样本，构建训练样本集；随机从训练样本集中选择训练样本对基于LSTM网络的新闻流行度预测模型进行训练，并采用Pearson相关系数进行关联性分析删除不良的训练样本，循环训练过程至训练结束。本发明可以获得用来对无趋势性、无季节性及非线性新闻流行度进行较高准确率预测的新闻流行度预测模型。
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公开(公告)号：CN109388768A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811008673.6
申请日：2018-08-31
申请人： 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/958
摘要： 本发明涉及一种基于附加分支处理服务的采集方法和系统，包括：获取采集任务，该采集任务具有多个处理步骤和分支号；依次执行该采集任务中的处理步骤，并在每一个处理步骤执行前，根据该分支号判断是否调用该附加分支处理服务，若是，则通过调用该附加分支处理服务执行附加处理流程，并替代将要执行的处理步骤，否则执行将要执行的处理步骤。由此，本发明采用附加分支的技术，能够应对信源的各种复杂情况。且针对附加分支单独开发，容易崩溃的情况，采用服务化方法执行附加分支，并且附加分支运行器可以在崩溃自动重启，可以避免附加分支崩溃带来的采集器崩溃问题。
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