公开(公告)号：CN114297498A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111638795.5

申请日：2021-12-29

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张丽 ,  刘春阳 ,  张旭 ,  张翔宇

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/04 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明通过网络技术处理领域的方法，实现了一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法和装置。方法基于神经网络算法，设计用户双重特征提取模块和关键传播结构挖掘模块两个逻辑模块组成，通过输入微博中不同话题数据，得到输入数据中具有代表性特征的意见领袖及关联关系输出。本发明设计基于节点中心度的消息传递机制，充分结合了节点在拓扑结构中的重要性，构造了一个新的图神经网络模型提取社交网络中用户的特征。首次利用图分类任务挖掘不同事件中的关键结构信息，在挖掘社交网络中top‑k个意见领袖的同时能够从节点连通性、节点相似度、节点中心度三个角度学习意见领袖之间潜在的联系，构造网络中的关键传播结构。

公开(公告)号：CN109241483B

公开(公告)日：2021-10-12

申请号：CN201811008674.0

申请日：2018-08-31

Applicant: 中国科学院计算技术研究所 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张凯 ,  刘春阳 ,  吴昱明 ,  王鹏 ,  钟习 ,  张旭 ,  刘悦 ,  李雄 ,  俞晓明 ,  张翔宇

IPC: G06F16/958

Abstract: 本发明涉及一种基于域名推荐的网站发现方法，包括：在域名字符集随机选取任意字符排列组合以获得词根字符串；以该词根字符串组成候选字符串；将该候选字符串与候选域名后缀进行拼接，组成推荐域名；对该推荐域名进行DNS解析，以判断为合法的该推荐域名为合法域名；验证该合法域名是否存在对应网站，若存在则获取为目标网站。

公开(公告)号：CN113449601A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202110591209.X

申请日：2021-05-28

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈志鹏 ,  张旭 ,  刘春阳 ,  王鹏 ,  唐胜 ,  巩力铜 ,  曹娟

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出一种基于渐进性平滑损失的行人重识别模型训练方法，包括：获取训练样本数据；其中，所述训练样本数据包括多个包含行人的视频；将所述训练样本数据输入至初始模型中，得到对应各所述包含行人的视频的帧级别特征和视频级别特征；分别基于所述帧级别特征和所述视频级别特征计算第一损失和第二损失；基于所述第一损失和所述第二损失对所述初始模型的模型参数进行优化，得到行人重识别模型。

公开(公告)号：CN113221542A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110348599.8

申请日：2021-03-31

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  北京理工大学

Inventor： 张翔宇 ,  张旭 ,  王鹏 ,  刘春阳 ,  解峥 ,  商建云 ,  张华平 ,  蔡佳豪 ,  杜伦

IPC: G06F40/232 ,  G06F40/242 ,  G06F40/284

Abstract: 本发明涉及一种基于多粒度融合与Bert筛选的中文文本自动校对方法，属于自然语言处理技术领域；本发明通过结合字粒度与词粒度级别的校对模型，以期能够利用不同粒度级别的信息。字粒度模型采用集成规则生成候选集与Bert筛选的方法，词粒度采用传统方法，先构建候选集，然后使用N‑Gram模型计算句子困惑度取最佳候选。另外该方法还解决了多字少字等错误类型问题。实验结果验证了该方法能有效提高检错纠错的召回率，有效提升校对模型性能。对比现有技术，本发明规避了字粒度校对模型和词粒度校对模型带来的局限性，基于多粒度融合与Bert筛选通过两种粒度有效结合不同层次信息，通过N‑Gram LM打分与Bert进行筛选，能够有效提高错误的召回率和校对的准确率。

公开(公告)号：CN110083699B

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN201910202638.6

申请日：2019-03-18

Applicant: 中国科学院自动化研究所 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 刘春阳 ,  王乾宇 ,  张旭 ,  何赛克 ,  张翔宇 ,  郑晓龙 ,  曾大军 ,  彭鑫

IPC: G06F16/35

Abstract: 本发明提出了一种基于深度神经网络的新闻流行度预测模型训练方法，包括：获取特定主题设定时间段的新闻文章数据，用Pandas进行数据清洗后按照设定时间长度进行顺次分组，获取按时间顺序排列得到新闻流行度序列；依据所述新闻流行度序列，从第一个流行度开始依次按照采样长度为w的连续序列作为输入样本，并采样其之后一期的数据作为输出样本，构建训练样本集；随机从训练样本集中选择训练样本对基于LSTM网络的新闻流行度预测模型进行训练，并采用Pearson相关系数进行关联性分析删除不良的训练样本，循环训练过程至训练结束。本发明可以获得用来对无趋势性、无季节性及非线性新闻流行度进行较高准确率预测的新闻流行度预测模型。

公开(公告)号：CN111680059A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010356697.1

申请日：2020-04-29

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  北京蓝光汇智网络科技有限公司

Inventor： 张旭 ,  梁汝锋 ,  刘春阳 ,  刘正阳 ,  刘巨安

IPC: G06F16/245 ,  G06F16/9536 ,  G06F21/31

Abstract: 本发明公开了一种基于特定区域的活跃人员、常驻人员的分析方法，其包括：S1、采集特定区域内的账户信息；S2、对账户信息进行去重；根据人员记录库中的账户信息更新人员统计库中的账户ID、账户的出现时间、账户所在地的经纬度以及账户的出现次数；S3、基于人员统计库，将出现次数排名靠前的账户标识为活跃人员；S4、基于人员记录库，从活跃人员中分别过滤出有效人员、稳定人员，有效人员和稳定人员的并集为常驻人员。本发明可有效地统计和识别出某个特定区域的社交渠道上的活跃人员和常驻人员，进而实现更加高效和多方面的支持网络舆情的分析工作。

公开(公告)号：CN111046129A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201910392857.5

申请日：2019-05-13

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  北京蓝光汇智网络科技有限公司

Inventor： 刘春阳 ,  梁汝锋 ,  张旭 ,  张传新 ,  刘正阳 ,  刘巨安

IPC: G06F16/31 ,  G06F16/953 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了基于文本内容特征的公众号信息存储方法，包括：采集公众号文章，提取公众号文章的唯一标识和特征文本，并将特征文本转化为特征标识，并将公众号文章与特征标识关联存储；根据公众号文章确定索引字段，建立索引字段与公众号文章的关联关系，生成索引数据，所述索引字段至少包括唯一标识；为多个索引节点分别配置唯一标识范围，将索引数据按照其唯一标识存储至相应的索引节点。本发明还提供了基于文本内容特征的公众号信息检索系统。本发明能够避免大量相同文章同时显示，并且能够保证检索系统的稳定性和效率。

公开(公告)号：CN110222262A

公开(公告)日：2019-09-10

申请号：CN201910435231.8

申请日：2019-05-23

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  北京天润基业科技发展股份有限公司

Inventor： 刘春阳 ,  王鹏 ,  张旭 ,  张翔宇 ,  陈志鹏 ,  李磊 ,  王利军

IPC: G06F16/9535 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种利用新闻评论行为的网络用户人格自动识别方法：步骤一、利用新闻语料资源，对每个新闻文本内容进行中文分词；筛选掉停用词后得到该语料库的所有不同的词条，作为新闻内容词典；步骤二、利用机器学习方法，建立新闻评论行为到人格的预测模型；步骤三、在得到预测模型之后，针对新的网络用户，获得该新的网络用户参与评论的所有新闻，采用获得归一化之后的自变量，利用训练得到的模型实现对网络用户人格的自动识别。本发明对人格的自动识别，无需用户自我报告，时效性高；对用户没有任何干扰，生态效度高；可以做到大规模用户人格的自动识别；人格识别效率提高；满足在新闻网站场景下对人员人格特征的监测要求。

公开(公告)号：CN109977287A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910242011.3

申请日：2019-03-28

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 刘春阳 ,  张旭 ,  王鹏 ,  姜越 ,  张华平 ,  张吴波 ,  张宝华

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/215 ,  G06Q50/16

Abstract: 本发明涉及一种不同信息源的房产数据同一性判别方法，属于互联网数据分析与挖掘技术领域。所述同一性判别方法基于链家、我爱我家、中原、麦田网站公布的房屋数据及其相关性；通过分析房屋数据的特点，通过区域去重、小区去重以及房屋去重的三大步骤剔除重复的房屋数据，所述房屋数据是对实际的房屋客体的特点描述，虽然描述的角度和方式存在差异，但数据之间存在很强的相关性。所述方法能对来源于不同网站的房屋数据去重，能够准确、高效的对来源于不同信息源的房屋数据的同一性判别，并能有效去除重复区域、小区，可以实现面向多源异构的房屋数据的有效融合，为房地产市场分析提供“干净”，“整齐”的数据。

公开(公告)号：CN105843854B

公开(公告)日：2019-02-05

申请号：CN201610150817.6

申请日：2016-03-16

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 程工 ,  刘春阳 ,  庞琳 ,  王卿 ,  李雄 ,  张旭 ,  马宏远 ,  张丽 ,  毕明珠 ,  刘玮 ,  贺敏 ,  杨亚茹

IPC: G06F16/2455 ,  G06F16/31

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。