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公开(公告)号：CN102497434B
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201110424401.6
申请日：2011-12-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种内核态虚拟网络设备的建立方法，包括：步骤1、虚拟机监控机扫描虚拟机用户态调用参数，对于参数中给出的每个虚拟网络设备，保存该虚拟网络设备的基本配置；步骤2、位于用户态的虚拟机监控机在初始化虚拟机上下文时，初始化虚拟机上下文内核态锁；和步骤3、来宾机的虚拟网络设备初始化过程中，在映射该设备的I/O端口或I/O内存映射地址时，根据所述虚拟网络设备基本配置，向内核注册虚拟网络设备结构。还提供一种基于内核态虚拟网络设备的网络包接收方法和发送方法。应用上述方法建立的虚拟设备，既避免了不必要的内核态/用户态切换开销和内核态/用户态数据拷贝开销，又具有较高的可扩展性和可操作性。
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公开(公告)号：CN103823868A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201410066711.9
申请日：2014-02-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30616 , G06F17/30707
Abstract: 本发明提供一种面向在线百科的事件识别方法和事件关系抽取方法。所述事件识别方法包括：从在线百科的分类体系中得到事件类分类标签；所述事件类分类标签表示该分类标签下的词条与一个或多个事件有关。以及对于所述在线百科中的词条，根据其所有分类标签中属于所述事件类分类标签的分类标签所占比率，判断所述词条是否是事件类词条。本发明能够快速且准确地识别出事件类词条，并且能够在事件识别的基础上进行事件关系的抽取，适用于对事件进行预测和溯源。
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公开(公告)号：CN101770580B
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN200910076428.3
申请日：2009-01-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种跨领域的文本情感分类器的训练方法，包括下列步骤：1)在源领域和新领域样本的关键词中挑选通用情感特征；2)根据源领域的样本，计算特征wt属于类别ck的样本的概率P(t|ck)，以及类别ck的概率P(ck)，进而计算新领域的样本di属于类别ck的概率P(ck|di)；3)基于EM迭代方法训练所述分类器，其中在M步根据源领域和新领域样本以及所述通用情感特征重新计算所述P(t|ck)和所述P(ck)，在E步根据重新计算的所述P(t|ck)和所述P(ck)重新计算所述P(ck|di)。根据本发明的文本情感分类方法对新领域的文本进行分类的精度较高。
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公开(公告)号：CN103605789A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310645868.2
申请日：2013-12-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3089
Abstract: 本发明提供一种获取KAD网络上热门检索资源的方法及系统。所述方法包括：构造模拟节点并加入KAD网络，使得所述模拟节点在KAD网络空间中均匀分布；由所述模拟节点监听所述KAD网路中其他节点的请求消息。所述方法还包括由所述模拟节点将从资源检索请求消息中获取的资源ID发送至热门资源统计服务器进行统计。本发明能够比较全面、准确地获得KAD网络中的热门检索资源，能够为网络信息挖掘及网络信息安全等工作提供帮助。
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公开(公告)号：CN101714135B
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN200910242427.1
申请日：2009-12-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明提供一种跨领域文本情感倾向性分析方法，包括下列步骤：1)确定源领域和目标领域中文本与词的初始情感分；2)根据测试文本集和测试词集分别与所有词集和所有文本集的关系建立测试文本集DU与测试词集WU和训练词集WL间的相似矩阵M、测试词集WU与测试文本集DU和训练文本集DL间的相似矩阵N和测试词集WU与所有词集之间的相似矩阵V中的一个或多个，计算一个或多个相似矩阵的归一化矩阵和邻域矩阵；3)利用所述源领域和目标领域中文本与词的初始情感分和所述一个或多个相似矩阵的邻域矩阵迭代计算测试文本和测试词的情感分并进行归一化。该方法能够大幅提高对新领域的文本进行分类的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103279479A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310138895.0
申请日：2013-04-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种面向微博客平台文本流的突发话题检测方法及系统，其中方法包括：步骤1，实时采集微博客平台的用户数据及用户生成消息数据，并提取出消息文本及配图；步骤2，设定时间窗口对所述消息文本进行划分，获得实时数据流和历史数据；步骤3，选取特征，进行流行度评估模型和长微博提取模型的训练；步骤4，对所述实时数据流利用所述流行度评估模型进行流行度评估，利用所述长微博提取模型进行长微博提取，并分别放入流行消息集合和长微博集合；步骤5，判断所述流行消息集合与所述长微博集合数量是否均达到预设的阈值，若达到，使用LDA模型或加权求和的方式进行话题提取对两个集合的数据提取突发话题，否则返回步骤1。
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公开(公告)号：CN103268348A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310204529.0
申请日：2013-05-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种用户查询意图识别方法，包括：1）对于待识别的用户查询，将其切分为两个命名实体e1,e2和命名实体上下文ct；2）根据用户查询日志的集合和主题模型，计算用户查询中包含命名实体e1，e2和上下文ct的情况下隐含主题r的概率p(r|e1,e2,ct)，找出使得概率p(r|e1,e2,ct)最大的主题r，将该主题r作为命名实体e1,e2之间所隐含的关系；所述主题模型是用查询日志聚合文档集合训练得到的主题模型；所述查询日志聚合文档集合是将每两个命名实体在查询日志中的上下文聚合到一起，形成的关于两两命名实体组合的文档集合。本发明识别的准确率和召回率高；时间复杂度低，给搜索引擎造成的负荷较小，能够提升用户体验；特别适合于移动端的搜素或者移动终端本地的应用搜索。
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公开(公告)号：CN103258052A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310204314.9
申请日：2013-05-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种eMule网络上关联资源的发现方法，包括下列步骤：1）获取用户设置的初始的关键词列表；2）对于当前关键词列表中的每个关键词，在eMule网络中搜索与该关键词相关的资源文件，并记录搜索到的资源文件信息；3）对进行了记录的资源文件的文件名进行分词处理，并将分词得到的新词加入关键词列表中，然后重新执行步骤2）；重复执行步骤2）至3）直到满足结束条件。本发明能够全面地发现eMule网络中潜在的用户感兴趣的资源，还能够帮助用户发现特定领域相关的潜在的用户感兴趣的资源。
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公开(公告)号：CN103198432A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310127459.3
申请日：2013-04-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种在线社会网络中网络群体的检测方法，所采集的节点集中随机选择一个节点，从所选节点的邻居节点中选择未与所选节点建立群关系的且收益最大的邻居节点并在该邻居节点与所选节点之间建立群关系；对所选节点进行策略更新，并重新计算由于所选节点的策略更新所影响到的所有节点的收益；不断上述步骤，直到所述节点集中没有收益可改进的节点时，输出节点集中互相之间存在群关系的所有节点作为所检测的网络群体。该方法结合在线社会网络中节点的信息交互行为和节点间的社会关系，可以在在线社会关系网络中发现具有动态特性和行为因素影响的网络群体。
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公开(公告)号：CN103150678A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310077524.6
申请日：2013-03-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种微博中用户间潜在关注关系的发现方法，包括：根据用户集和用户间关注关系集构建用户关注关系矩阵；计算用户关注关系矩阵的两个非负分解矩阵；根据两个非负矩阵的乘积以及用户关注关系矩阵得到潜在关注关系矩阵。本发明结合了微博中用户间的关注关系和用户间交互行为信息来发现潜在关注关系，能够减少发现用户间潜在关注关系的结果误差。
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