基于图神经网络的谣言立场检测方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN111159395A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911158422.0

    申请日:2019-11-22

    Abstract: 本申请涉及一种基于图神经网络的谣言立场检测方法、装置和电子设备,所述方法包括:获取谣言数据;根据所述谣言数据的特征构建异构图,其中,所述异构图包括多个节点,所述节点用于表示所述谣言数据;将所述异构图输入图神经网络模型,得到对所述节点的立场分类结果,其中,所述立场分类结果是由所述图神经网络模型确定所述节点的目标特征,并根据每个所述节点的目标特征经过分类得到的。本申请通过构建异构图,使用图神经网络进行图表征学习,无需依赖较大的数据规模,快速高效捕获目标帖子的邻居分布特征及跨主题特征,实现对帖子的立场进行分类。

    一种基于企业关联关系的工商高管人名消歧方法

    公开(公告)号:CN110020433A

    公开(公告)日:2019-07-16

    申请号:CN201910256769.2

    申请日:2019-04-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于企业关联关系的工商高管人名消歧方法,涉及实体消歧领域,包括以下步骤:将待消歧数据集U,按高管姓名划分成组n个高管姓名组A;根据步骤S1得到的姓名组划分结果,对每个组A,构建N层以内的高管及企业关联关系网络G;针对每个姓名组A,根据密切度计算规则,计算姓名组A中高管节点之间的关联密切度f;根据关联密切度构建聚类函数CL,使用层次聚类算法得到消歧结果。本发明能自动化对工商高管人名进行消歧,具有较高的消歧准确率,且具有一定的阈值设置灵活性,可满足较多应用场景的工商高管人名消歧;同时可构建高管任职关联关系、高管投资关联关系,为高管全视角的关联图谱分析提供支撑。

    基于逐点互信息技术的诈骗信息特征词提取方法及系统

    公开(公告)号:CN107992473A

    公开(公告)日:2018-05-04

    申请号:CN201711190871.4

    申请日:2017-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种基于逐点互信息技术的诈骗信息特征词提取方法及系统,该提取方法包括:提取诈骗信息主题关键词,组成主题关键词集合;将信息组中的信息按是否为诈骗信息划分为正样本集合和负样本集合,并得到正样本分词集合、负样本候分词集合和候选关键词集合;根据候选关键词集合的候选关键词在信息组的正相互性PMI值和负相互性PMI值得到候选关键词在信息组的权重,将权重大于预设阈值的候选关键词记为信息组的合格关键词。本发明通过对信息组中的信息进行处理,得到候选关键词集合,计算候选关键词相对于信息的正相互性PMI值和负相互性PMI值,得到候选关键词的权重,由此判断是否为合格关键词,实现了对数据流式信息的关键词提取。

    一种微博舆情指标体系的计算方法及装置

    公开(公告)号:CN106294334A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201510236658.7

    申请日:2015-05-11

    Abstract: 本发明公开了一种微博舆情指标体系的计算方法及装置。其中,该方法包括:构建微博舆情指标体系;其中,微博舆情指标体系包括:微博主体、微博信息、微博话题和微博舆情;计算微博主体的活跃度和影响力;计算微博信息的热度和影响力;计算微博话题的热度和影响力;基于计算结果得到微博舆情综合指数。本发明构建了微博舆情指标体系,并且基于微博舆情指标体系,可准确获取得到微博舆情综合指数。解决了相关技术中舆情分析指标体系过于庞大,针对性不强的问题。微博作为网络舆情的主要推动媒介,基于本发明研究的微博舆情指标体系,将能更加准确的评估社会舆情安全状态。

    一种面向网络数据的专题文档快速识别系统

    公开(公告)号:CN105843854A

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201610150817.6

    申请日:2016-03-16

    Abstract: 本发明提供一种面向网络数据的专题文档快速识别系统,通过与不同规则的高效匹配达到快速识别专题的目的。本发明主要由文档获取模块、文档结果存储模块、轮询监测模块、实时服务接口、历史服务接口、规则树构建模块、实时过滤处理模块和回溯过滤处理模块组成。本发明实现了对实时数据和历史有效数据同时进行处理的功能,能够对大量文档数据进行批量处理,能够在保证系统正常运行的前提下对处理算法进行动态热切换,能够在输入输出接口内容变动后依然可以保证系统的正常运行,弥补了目前一些文档识别系统无法随意更改、灵活性和复用性差等的缺陷,对需求变更有很强的适应性。

    一种网站分类方法
    100.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103605794A

    公开(公告)日:2014-02-26

    申请号:CN201310651985.X

    申请日:2013-12-05

    CPC classification number: G06F17/3089 G06N3/08

    Abstract: 本发明公开了一种网站分类方法,包括:获取网站的多维属性,利用集合对多维属性进行表示;针对表示多维属性的集合,进行自编码特征学习;利用自编码学习结果,进行网站聚类学习,得到用于进行网站分类的支持向量机SVM;步骤S104,对任意一个未经标注的网站进行分类时,先进行步骤S101和步骤S102,得到与该网站对应的自编码学习结果;然后将该结构输入到步骤S103得到的SVM中,进行网站分类,得到网站的类别。本发明的网站分类方法能高效准确的按照行业类别对网站进行分类,并且能快速侦测具有恶意特征的钓鱼网页;采用多维属性描述的方式,增加系统的便利性与通用性;且系统具有极强的稳定性。

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