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公开(公告)号：CN111046664A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911188601.9
申请日：2019-11-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F40/289 , G06F40/205 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多粒度的图卷积神经网络的假新闻检测方法及系统。在一个实施例中：所述方法，通过构建不同深度距离的概率转移矩阵，形成多粒度的信息输入，借助图卷积神经网络对含有不同节点特征的关系图分别进行卷积，得到不同维度的特征在不同节点间的相关性分析结果；采用注意力机制对所述相关性分析结果进行加权求和，得到不同的注意力权重系数，进而得到新闻节点的表示，获得新闻真假性判断的结果。本发明能够对不同维度的特征在不同的节点间进行相关性分析，通过找到假新闻在不同信息特征之间的相似性，提高重要特征的权重，忽略无关特征信息的。
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公开(公告)号：CN110912691A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911121727.4
申请日：2019-11-15
Applicant: 任子行网络技术股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种云环境下基于格上访问控制加密算法的密文分发方法、装置、系统及存储介质，该密文分发方法包括初始化步骤、密钥生成步骤、加密步骤、消毒步骤和解密步骤。本发明的有益效果是：本发明解决了云环境下密文分发的效率较低、匿名性差等问题，同时保证了方案的抗量子攻击能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110404265A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910676451.X
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于博弈残局在线解算的多人非完备信息机器博弈方法、装置、系统及存储介质，该多人非完备信息机器博弈方法包括：步骤1：首先根据卡牌抽象算法进行实时的卡牌抽象；步骤2：如果S不是智能体采取动作的博弈局面，则需要更新各个玩家的策略σ；步骤3：等待当前博弈局面需要采取动作的玩家采取某一动作后，游戏往下进行，如果S是轮到智能体采取动作的博弈局面则同样先更新玩家手牌分布，建立子博弈树后计算当前博弈局面的策略σ，然后智能体根据σ采取一个动作a后游戏继续向下进行。本发明的有益效果是：本发明相比之前的算法灵活性适用性更强，适用于现实世界的博弈场景，可以根据针对不同的现实博弈局面计算相应的策略。
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公开(公告)号：CN110399920A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910676439.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的非完备信息博弈方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：探索利用机制改进策略梯度算法的步骤、深度强化学习网络中加入记忆单元的步骤、自我驱动机制对奖励值进行优化的步骤。本发明的有益效果是：本发明通过基线函数解决策略梯度算法经常出现的高方差问题，对于强化学习采样和优化过程时间复杂度高的问题，采取并行机制提高模型求解效率，通过自驱动机制，在弥补环境奖励值稀疏的同时，帮助智能体更有效地对环境进行探索。
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公开(公告)号：CN110321479A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910447142.5
申请日：2019-05-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/9535 , G06F21/62
Abstract: 一种隐私保护移动服务推荐方法及客户端、推荐系统，其中隐私保护移动服务推荐方法包括以下步骤：获取用户的样本数据，样本数据为用户的个人信息的省却信息、虚假信息、粗粒度信息或细粒度信息；根据样本数据从一网络服务提供商接收第一服务推荐列表；根据用户的细粒度信息从第一服务推荐列表中筛选且生成第二服务推荐列表；将第二服务推荐列表展示给用户。由于将第一服务推荐列表下载到本地客户端来辅助生成符合用户需求的第二服务推荐列表，使得在保证用户个人信息不受网络服务提供商侵犯的前提下，实现了为用户提供准确推荐服务的功能，能够维持移动服务推荐精度与保护用户隐私之间的平衡，利于用户更好地管理好个人信息。
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公开(公告)号：CN109815303A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811654923.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/29
Abstract: 本申请涉及一种基于位置的移动数据存储系统及其优化方法，在预设的负载和存储预算的情况下，根据查询范围及存储系统中的原始数据，生成用于查询的多个候选副本，并使用查询成本评估模块对上述多个副本构成的副本集合进行评估，并从中选择出一个成本最低或接近最低的副本集合。用以实现对基于位置的移动数据大数据分布式存储系统的宽查询范围性能的优化，并在此基础上提出了贪婪算法及线性规划舍入算法进一步对存储系统的性能进行进一步的发掘。
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公开(公告)号：CN109785903A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811654735.0
申请日：2018-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明涉及电数据处理领域，具体涉及了一种基因表达数据分类器。本发明在传统的多任务深度学习处理方法的基础，设计了一款具有输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、输出层的基因表达数据分类器。特别的，在第一隐藏层及第二隐藏层设置了共享隐藏单元，使该分类器能够对来自不同数据集、且具有不同标识的基因表达数据进行处理，有效的解决了基因表达数据分类时组织样本不足，并降低了高特征空间维度引入的不良影响。
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