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公开(公告)号：CN114564558A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210006246.4
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种地震影响范围评估方法及相关装置；该方法包括：从社交媒体提取多条动态并进行预处理，得到词向量和地理位置信息，并确定提取时间；从词向量中提取文本语义矩阵和符号语义矩阵，均分别采取注意力机制进行计算，并对计算结果进行合并，得到该条动态的情感特征向量；将全部情感特征向量输入预训练的分类器，得到动态所隶属的不同情绪类别，其中，情绪类别包括：消极情绪；将地震区域划分为多个子区域，对于每个子区域，利用全部动态的提取时间、动态的数量和属于消极情绪的动态的数量建立关于该子区域的震感特征向量；将每个子区域的震感特征向量输入预训练的全连接神经网络，对地震影响程度进行预测，得到地震影响范围分布图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115048061B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202210870513.2
申请日：2022-07-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Raft的冷数据存储方法，涉及存储技术领域，包括：在分布式集群中构建多个ECRaft组，所述ECRaft组的组内成员通过选举得到每个组的领导者；领导者在组内周期性地发送心跳，并根据心跳信息预测组内成员状态；客户端写入请求到达后，基于负载情况选择合适的ECRaft组处理；被选择ECRaft组的领导者将写入请求中包含的数据进行纠删编码，并根据预测的组内成员状态生成并分发日志条目；所述领导者通过状态机清理冗余数据并通过心跳同步更新组内成员的相关数据，最终将数据以纠删码片段的形式存储在所述分布式集群中。本发明既节省了冷数据存储过程中的存储空间和网络开销流量，同时提高了该过程的效率。
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公开(公告)号：CN114580427B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111641822.4
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供一种自媒体用户选择方法及相关装置，该方法包括：周期性获取多个预选用户的初始数据，得到每个预选用户的关系特征、影响力特征、粉丝特征、情感特征和传播度特征；利用关系特征，对全部预选用户执行聚类算法进行聚类，在每个类别的预选用户中确定多个候选用户；采取极端梯度提升算法对该候选用户的影响力特征进行加权，得到影响力得分；利用粉丝特征计算粉丝重要度得分；利用自回归语言模型、循环卷积神经网络和注意力机制构建情感分析模型，得到情感得分；利用传播度特征、影响力得分、粉丝重要度得分和情感得分进行区间模糊处理，得到目标权重，并输入预置的多准则决策框架，得到该候选用户的综合值，并根据综合值确定目标用户。
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公开(公告)号：CN114580427A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111641822.4
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种自媒体用户选择方法及相关装置，该方法包括：周期性获取多个预选用户的初始数据，得到每个预选用户的关系特征、影响力特征、粉丝特征、情感特征和传播度特征；利用关系特征，对全部预选用户执行聚类算法进行聚类，在每个类别的预选用户中确定多个候选用户；采取极端梯度提升算法对该候选用户的影响力特征进行加权，得到影响力得分；利用粉丝特征计算粉丝重要度得分；利用自回归语言模型、循环卷积神经网络和注意力机制构建情感分析模型，得到情感得分；利用传播度特征、影响力得分、粉丝重要度得分和情感得分进行区间模糊处理，得到目标权重，并输入预置的多准则决策框架，得到该候选用户的综合值，并根据综合值确定目标用户。
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公开(公告)号：CN114564558B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210006246.4
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种地震影响范围评估方法及相关装置；该方法包括：从社交媒体提取多条动态并进行预处理，得到词向量和地理位置信息，并确定提取时间；从词向量中提取文本语义矩阵和符号语义矩阵，均分别采取注意力机制进行计算，并对计算结果进行合并，得到该条动态的情感特征向量；将全部情感特征向量输入预训练的分类器，得到动态所隶属的不同情绪类别，其中，情绪类别包括：消极情绪；将地震区域划分为多个子区域，对于每个子区域，利用全部动态的提取时间、动态的数量和属于消极情绪的动态的数量建立关于该子区域的震感特征向量；将每个子区域的震感特征向量输入预训练的全连接神经网络，对地震影响程度进行预测，得到地震影响范围分布图。
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公开(公告)号：CN115048061A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210870513.2
申请日：2022-07-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Raft的冷数据存储方法，涉及存储技术领域，包括：在分布式集群中构建多个ECRaft组，所述ECRaft组的组内成员通过选举得到每个组的领导者；领导者在组内周期性地发送心跳，并根据心跳信息预测组内成员状态；客户端写入请求到达后，基于负载情况选择合适的ECRaft组处理；被选择ECRaft组的领导者将写入请求中包含的数据进行纠删编码，并根据预测的组内成员状态生成并分发日志条目；所述领导者通过状态机清理冗余数据并通过心跳同步更新组内成员的相关数据，最终将数据以纠删码片段的形式存储在所述分布式集群中。本发明既节省了冷数据存储过程中的存储空间和网络开销流量，同时提高了该过程的效率。
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