基于社交应用信息传播模式的评估方法及系统

    公开(公告)号:CN104408659A

    公开(公告)日:2015-03-11

    申请号:CN201410592639.3

    申请日:2014-10-29

    CPC classification number: G06Q50/01 G06Q10/0635

    Abstract: 本发明公开了一种基于社交应用信息传播模式的评估方法及系统。该方法包括:对社交应用的信息传播过程进行分析和抽象,建立社交应用信息传播模式;基于社交应用信息传播模式,按照层次关系将社交应用信息传播风险分解为各项因素,并根据各项因素间的相互关系将各项因素按照层次关系进行聚集组合,生成虚假信息传播风险评估模型;其中,虚假信息传播风险评估模型的层次关系具体包括:系统层、实体层、以及风险点层;以虚假信息传播风险评估模型的风险点层中的风险点为基础原始数据,对该社交应用面临的虚假信息传播威胁进行评估。

    基于联邦泛化数据处理方法、系统、计算设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116628497A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310583452.6

    申请日:2023-05-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于联邦泛化数据处理方法、系统、计算设备及存储介质,所述方法包括:基于联邦对比学习进行数据建模,将数据样本标记为异常样本和正常样本的不同类别,每个本地模型在其本地数据集上进行联邦检测任务的迭代训练,并逐步更新其自己的参数;本地更新后,在可信的中央服务器聚合所有参与联邦检测任务的本地模型的参数,经过计算后聚合形成一个全局模型,然后服务器将所述全局模型分发给参与的终端,进行下次迭代训练。本发明实现在“数据孤岛”状态下对于样本的充分学习和利用,基于对比学习技术,拉近正常样本之间的距离,拉远异常样本距离,从而实现在保护隐私的前提下,对数据的建模,并为异常检测打下基础。

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