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公开(公告)号：CN113128199A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110511388.1
申请日：2021-05-11
Applicant: 济南大学 , 山东思正信息科技有限公司
IPC: G06F40/205 , G06F40/284 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供了一种基于预训练语言模型与多重词信息嵌入的字向量生成方法，根据已标注数据主题，爬取相关无标注数据；构建预训练语言模型，对已标注数据与未标注数据进行预训练，基于预训练语言模型对输入句子进行处理，获得字向量；对已标注数据提取多重词信息特征；将得到的字向量与多重词信息特征进行融合，得到最终字向量。本发明通过预训练语言模型来表征字向量，可以更好的引入多义性信息；构建多重词信息特征并将其添加到字向量中，为字向量带来了词信息与单词分割信息，提高自然语言处理效果。
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公开(公告)号：CN112927782A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110333339.3
申请日：2021-03-29
Applicant: 山东思正信息科技有限公司 , 济南大学
Abstract: 本公开提出了一种基于文本情感分析的心身健康状态预警系统，包括：基于就诊人员的基本信息自动创建账号；获得采集的该注册用户的生理数据及心理数据并分别进行处理，其中，对于生理数据，根据预先构建的生理健康参数指标标准表即每个指标的平均值与标准差，使用被试生理参数指标计算偏差程度与偏差分数得到生理健康状态疾病预警等级；对于心理数据，对比心理健康状态预警等级表，得到心理预警等级；对上述生理健康状态疾病预警等级及心理预警等级进行比较，获得心身综合预警等级。在对被试进行心理测试的同时，还会对其生理数据进行采集，并建立相应的心理健康状态预警等级表和生理健康状态疾病预警标准表，可实现对被试个体的心身综合健康状态进行预警。
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公开(公告)号：CN112861130A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110118437.5
申请日：2021-01-28
Applicant: 济南大学
Abstract: 本公开提供了一种从N到N+1的多类转换恶意软件检测方法，包括获取待测软件的网络流量，输入到预训练的检测模型中，输出待测软件的检测结果；其中，所述检测模型的训练及更新过程包括：通过聚类算法对初始训练集进行分类处理，将所述初始训练集构建成树形结构，树的节点为训练样本中不同类别的质心；随着训练样本的更新，将增量数据样本输入预训练的检测模型，对所述检测模型进行更新，生成最新的检测模型；所述方案通过对动态增长的数据集进行有效处理，解决了训练数据的数量和类的数量随着时间的推移而增加场景下的恶意软件检测问题。
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公开(公告)号：CN112764791A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110097851.2
申请日：2021-01-25
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供了增量更新的恶意软件检测方法及系统。其中该方法包括获取应用程序产生的TCP流，提取TCP流的统计特征；将TCP流的统计特征输入至增量更新的检测模型中，输出应用程序是否为恶意应用程序；增量更新的检测模型的训练过程为：使用训练集Train1和测试集Test1对初始化模型进行训练和测试；将增量数据集划分临时训练集Temp和测试集I‑Test；其中增量数据集、训练集Train1和测试集Test1均由正常应用程序及恶意应用程序所产生的TCP流的统计特征构成；使用临时训练集Temp训练临时模型；临时模型和初始化模型均由设定数量的决策树模型构成；使用测试集I‑Test分别对初始化模型和临时模型进行测试，通过精确度筛选初始化模型和临时模型中决策树模型，最终组成最新的检测模型。
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公开(公告)号：CN109862392B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910213339.2
申请日：2019-03-20
Applicant: 济南大学
IPC: H04N21/234 , H04N21/44 , G06K9/62
Abstract: 本公开公开了互联网游戏视频流量的识别方法、系统、设备及介质，采用单样本高斯分布重采样算法对互联网游戏视频流量训练集的特征数据集进行采样处理，实现训练集中正样本和负样本的数量均衡，最后得到优化后的训练集；将优化后的训练集的特征输入到分类模型中，对分类模型进行训练；得到训练好的分类模型；采集待测试互联网视频，对待测试互联网视频进行特征提取，对提取的特征进行筛选得到待测试的特征数据集；将待测试的特征数据集输入到训练好的分类模型中；输出互联网游戏视频流量的识别结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112100464A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011096689.4
申请日：2020-10-14
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/332 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了结合动态兴趣与专业知识的问答社区专家推荐方法及系统，包括：获取目标问题数据；将目标问题数据进行向量化表示，得到问题表示向量；将候选用户数据进行向量化表示，得到用户表示向量；基于问题表示向量和用户表示向量，输出推荐的用户。采用深度学习方法，减少人工特征提取的不准确性，更好地编码深层次复杂特征。考虑用户侧信息的动态变化，成功表征用户兴趣动态和专业知识动态。引入词向量进行文本的表示，简化特征处理流程。
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公开(公告)号：CN109474755B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201811279810.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 济南大学
Abstract: 本公开公开了基基于排序学习和集成学习的异常电话主动预测方法及系统，包括：采集电话样本，基于分析和组合对电话样本的特征进行选择；将采集到的样本分为训练集和测试集；对于训练集样本，采用排序学习处理数据，得出的结果作为新的测试集，然后组建n组新的训练集继续通过学习模型，得出n组结果，再将这n组结果通过集成学习，输出最后的测试结果。本公开有益效果：使用排序学习和集成学习预测异常电话准确率高于单一使用排序学习，和常规方法比我们的方法更能主动预测异常电话，可以进行解决大规模数据问题。
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公开(公告)号：CN109117634B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201811030880.1
申请日：2018-09-05
Abstract: 本发明公开了基于网络流量多视图融合的恶意软件检测方法及系统，包括：获取网络流量样本数据，建立神经网络模型；将网络流量样本数据的HTTP网络流量请求头、HTTP网络流量URL字段和TCP网络流量统计特征作为神经网络模型的输入值，输入到神经网络模型中，对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；获取待测网络流量数据，待测网络流量数据，包括：HTTP网络流量请求头、HTTP网络流量URL字段和TCP网络流量统计特征；将待测网络流量数据的HTTP网络流量请求头、HTTP网络流量URL字段和TCP网络流量统计特征输入到训练好的神经网络模型中，输出检测结果是恶意软件还是正常软件。
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公开(公告)号：CN110993081A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911221155.7
申请日：2019-12-03
Applicant: 济南大学 , 神思旭辉医疗信息技术有限责任公司
IPC: G16H40/20 , G06F16/2457 , G06F16/242
Abstract: 本公开公开了一种医生在线推荐方法及系统，包括：获取待推荐患者的基本属性信息和病情主诉文本；对待推荐患者的基本属性和病情主诉文本进行向量化表示；根据病情主诉文本的向量化表示，获取初步推荐的科室；根据待推荐患者病情主诉文本特征，从疾病症状实体词数据库中提取待推荐患者的疾病症状实体词；将待推荐患者的疾病症状实体词与初步推荐的科室的每个医生的擅长诊断疾病描述进行匹配，筛选出匹配的第一类医生；根据待推荐患者的基本属性和病情主诉文本进行向量化表示与历史患者的基本属性和病情主诉文本进行向量化表示之间的相似度，和第一类医生中每个医生的历史患者评分；计算每个医生的最终推荐得分；输出得分最高的若干个医生。
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公开(公告)号：CN105007282B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201510487067.7
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种面向网络服务提供商的恶意软件网络行为检测方法及系统，该方法包括：用户移动终端通过网络服务提供商的基站与网络服务提供商的骨干网连接，网络服务提供商的骨干网与互联网相连；当用户移动终端接入互联网时，用户移动终端向检测服务器申请认证；认证处理后，通过动态分配流量镜像端口进行采集且缓存用户移动终端网络流量至流量数据处理服务器，然后对获取的用户移动终端网络流量进行识别和隐私处理，然后提取并聚合网络流量数据特征，形成特征集，并传送至检测服务器；读取特征集，检测服务器中的检测模型对特征集中特征进行检测；检测结果经流量数据处理服务器返回到网络服务提供商的骨干网，并最终返回给用户移动终端。
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