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公开(公告)号：CN115827891A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211510362.6
申请日：2022-11-29
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/36
摘要： 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了基于赋范线性空间拓扑结构的图谱信息补全方法、系统，基于赋范线性空间拓扑结构的图谱信息补全方法包括：针对图谱信息补全进行抽象建模，将构建的模型抽象至赋范线性空间中，将拓扑结构作为模型的超参数，根据数据特点和需求对拓扑结构进行调整，在不同拓扑结构下对数据进行针对性的优化，补全知识图谱的信息。本发明解决了知识图谱领域信息补全方法缺少对拓扑结构参数进行必要考虑的问题，将图谱信息补全问题还原到理论层面，并提出将拓扑结构作为超参数的新型方法。本发明在不同拓扑结构下对数据实现针对性的优化，提升了图谱信息补全的准确性。
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公开(公告)号：CN117081783A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310880663.6
申请日：2023-07-18
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
摘要： 本发明属于网络安全技术领域，公开了分布式网络下的身份认证方法、系统、终端、介质及应用。用户在本地和异地登录应用系统时，与本地认证服务器和异地认证服务器进行信息交互；用户登录到应用系统后，每次访问系统资源时进行用户身份的真实性验证，确认用户宣称的身份。本发明提出了一种基于数字证书高强度认证协议的单点登录模型。该模型能够用一个口令即可在登录到一个应用系统后访问所有有权限的应用系统、社交网络实现自动登录。另外，该模型不但适用于电子政务大规模的分布式的广域网环境，而且大大满足了电子政务的安全需求：不仅采用了受高强度密码保护的强认证方式，而且对重放攻击是安全的。
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公开(公告)号：CN116523037A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310514897.9
申请日：2023-05-08
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06N5/01
摘要： 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种可增量学习的决策树生成方法、系统、设备及终端，可增量学习的决策树生成方法包括：基于训练数据建立字典，记录训练数据集中各特征各属性值组合的样本信息，并构造用于记录所述数据在字典中索引值的目录，构建决策树模型；进行决策树模型训练，根据特征值组合统计需要更新的样本信息，更新字典与目录，更新决策树模型。本发明的可增量学习的决策树生成方法能够在多次更新数据集或引入大量新样本、引入新特征或类别、样本各特征的分布情况有较大改变的情况下，无需保存所有样本数据，更新的决策树与基于全部样本数据生成的决策树模型一致。
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公开(公告)号：CN115640929A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211319318.7
申请日：2022-10-26
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06F8/38 , G06F16/953
摘要： 本发明属于网络空间认知域技术领域，公开了基于MACD指标的舆情趋势分析应用方法、系统及应用。该方法包括：采用EMA作为均线的计算方式，计算新的舆情指数的权重，根据所述权重对舆情指数中长期的趋势进行预测；制作获得长短期指数移动平均线之间的差值DIF、信号线的值DEA曲线趋势图以及MACD柱状图，并进行可视化；对各种不同场景下的舆情指数趋势进行预警预测。本发明不同于以往的针对某个当下的具体热点话题或者事件做出分析，而是转向对整体网络舆情走势的分析，同时能够涵盖中长周期舆情的特征，使得对舆情趋势的预测更加稳定，避免了因局部数据不准确或者噪音造成的对舆情趋势预测的干扰。
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公开(公告)号：CN115269877A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210957668.X
申请日：2022-08-10
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
摘要： 本发明属于数据挖掘与识别技术领域，公开了领域实体与事件双中心知识图谱构建方法、系统及设备，知识图谱构建结合以实体为中心和以事件为中心，描绘现实事件中的实体、实体属性、实体关系等静态信息，还可以表达事件属性、事件关系等动态信息。设计一种新型的四元组数据结构，实现知识图谱中数据的来源追踪，可支撑数据访问控制、隐私保护和许可证管理等实际应用。设计一种新型的衍生图计算模块，支持对知识图谱数据聚合、统计、关联和变换等运算，同时支撑图嵌入、机器学习模型等智能计算，并将运算后的数据保存在图存储引擎当中，加快知识图谱查询和检索本发明提升了知识图谱的细粒度访问控制、隐私保护和数据管理能力。
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公开(公告)号：CN118093990A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311622958.X
申请日：2023-11-30
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9538
摘要： 本发明属于网络空间认知域信息处理技术领域，公开了一种舆情趋势分析应用方法及其系统。该方法包括：构建振荡指标，利用振荡指标中的震荡点变化的讯号，判定网络舆情中短期行为的走势；所述网络舆情包括话题、帖子或者事件；通过设置循环周期，分析在周期内每日舆情指数所处的相对位置，根据振荡指标的数值大小和舆情指数的曲线的形状，得出不同场景下舆情指数出现的趋势变化，进行舆情的预警预测。本发明通过分析一段时期内每日舆情指数与这段时期的最高值、最低值之间的关系来预测舆情指数中短期的走势，提供舆情趋势反转的讯号，能够及时对可能出现的变化做出预警，一定程度上避免对局势的错误判断。
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公开(公告)号：CN118093894A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410273686.5
申请日：2024-03-11
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06Q50/00
摘要： 本发明属于网络空间技术领域，公开了指定情感社交评论生成方法、系统、介质、设备及终端，对社交主贴与社交评论数据进行七类情感人工标注；生成bert模型，利用标注好的数据集训练bert模型，再采用训练好的bert模型生成标签数据集；针对社交主贴内容提取核心关键词；将提取的核心关键词和生成的标注数据集作为Nezha模型输入，输出指定情感社交评论。本发明创新性地实现指定七类情感社交评论的生成，利用改进的语义分析技术提取主贴内容关键词，利用主贴内容关键词和七类情感限定社交评论生成，比传统的词频‑反文档频率方法得到的核心关键词的准确度更高，弥补现有社交评论指定情感数据集缺失和模型生成效果不可控的问题。
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公开(公告)号：CN117669545A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311671492.2
申请日：2023-12-07
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/33
摘要： 本发明属于语义网络技术领域，公开了一种改进的文本关键词提取方法、系统、设备及应用。综合关键词在文本中所处的位置、关键词在文本中词性权重因素，并将向量化后的关键词进行降维处理，基于降维处理后的关键词，再求解两本体概念间的相似度，根据语义相似度条件，合并相似度高的词汇，获取文本的关键词向量。本发明提供的方法克服了信息增益方法只适合用来提取一个类别的文本特征的缺点。本发明为后续的文本相似度与文本聚类技术提供良好的理论基础。本发明解决了文本关键词高维稀疏的问题，本发明计算了特征词汇中不同词汇对文本思想的贡献度。
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公开(公告)号：CN117591722A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311574029.6
申请日：2023-11-23
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F16/901 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06Q50/00
摘要： 本发明属于网络信息处理技术领域，公开了基于社交网络舆论动力学模型的舆论传播预测方法及系统。该方法通过采集真实社交网络中的话题传播数据，完成数据预处理；构建马尔科夫链传播模型；然后将不同的节点影响力向量、不同时刻对话题的传播度作为输入，训练得到马尔科夫链模型的马尔科夫转移矩阵函数表达式；最后在真实社交网络的子网络上进行模型性能测试。本发明解决了当前舆论传播动力学模型没有考虑节点在社交网络中具有不同影响力的问题，更加真实的模拟舆论在社交网络中传播过程。
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公开(公告)号：CN116862065A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310857293.4
申请日：2023-07-13
申请人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F17/18 , G06F16/2458 , G06N20/00
摘要： 本发明属于机器学习、数据分析技术领域，公开了一种基于贝塔分布的概率预测方法、系统、终端、介质及应用。基于贝塔分布的概率预测系统包括：先验分布计算模块，用于利用多个阶段的历史样本数据使用多阶段迭代计算，估计得到样本的先验分布；概率预测计算模块，用于利用贝塔分布期望的公式并结合当前样本数据和专家预测数据，得到概率预测结果。本发明将历史样本数据的阶段性信息和当前概率预测计算阶段的专家预测数据纳入算法流程，使得预测结果更加科学和准确。本发明在贝塔分布的参数估计中引入置信水平超参数，并采用历史样本数据的多阶段性进行多轮迭代参数估计，使得先验和后验贝塔分布的参数估计具有可调参性，提升预测算法的适用性。
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