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公开(公告)号：CN109597919B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811212493.X
申请日：2018-10-18
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种融合图数据库和人工智能算法的数据管理方法及系统。本方法为：1)查询请求处理模块接收用户发出的指令；所述指令包括Blob对象信息和处理该Blob对象的算法名称；2)查询请求处理模块根据该指令从图数据库中获取该Blob对象，并将该Blob对象和算法名称发送给人工智能模块；3)人工智能模块根据该算法名称调用相关算法对该Blob对象进行处理并将得到的处理结果返回给用户。本发明实现了数据管理工具自身的智能化、功能的丰富化，填补了在非结构化数据管理及相关领域的空白。
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公开(公告)号：CN113111178A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110240824.6
申请日：2021-03-04
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明公开了一种无监督的基于表示学习的同名作者消歧方法及装置，包括：对科学文献数据进行预处理；利用Word2Vec预训练模型和SCIBERT预训练模型分别生成基于Word2Vec和基于SCIBERT的文本语义表示向量；通过对消歧数据的处理生成局部异质网络，指定元路径metapath并利用metapath2vec方法获取基于局部图结构的论文关系表示向量；针对上述三种表征向量分别生成相似度矩阵并进行加权求和；利用无监督聚类方法进行聚类；对聚类离散点进行簇指派，得到最终消歧结果。本发明利用论文的表征信息，结合多重混合的表征学习和聚类离散点指派方法，增强消歧算法的泛化能力与鲁棒性，提高了消歧准确度与消歧效率。
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公开(公告)号：CN112163094A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010865075.1
申请日：2020-08-25
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06N5/02
Abstract: 本发明涉及一种科技资源汇聚与持续服务方法及装置。该方法包括：根据特定领域知识库抽取科技实体，并存储到待更新科技实体库；待更新科技实体库向中心科技领域知识图谱进行数据请求；中心科技领域知识图谱根据数据请求中的各类参数，返回特定科技领域知识图谱；将特定科技领域知识图谱与特定领域知识库进行融合，实现对特定领域知识库的更新。本发明能够有效降低特定学科及领域方向的知识库或知识服务系统的运维及资源采购等成本，提高知识服务效率；可以持续增强中心科技领域知识图谱的质量，在被授权的前提下可以为更多的使用方提供更为精准的数据及知识服务；可以最大限度的对知识库进行推广，提高知识服务在不同行业的覆盖及使用范围。
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公开(公告)号：CN112069306A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010710086.2
申请日：2020-07-22
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/335 , G06F16/332 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于作者著作树和图神经网络的论文合作者推荐方法，其步骤包括：1)对于数据库中的每一个作者，收集该作者的论文并提取关键词信息，构建该作者的著作树；2)对每个著作树，基于图神经网络模型构建对应作者著作树的信息传播模型，将著作树上的论文信息和关键词信息传播到作者节点中，编码出对应作者初始的表征向量；3)从该数据库中抽取出所有合作过的作者对集合，训练信息传播模型的参数，优化各初始表征向量，得到各作者最终的表征向量；4)对于一需推荐合作者的论文A，遍历与论文A的作者未曾合作过的作者集合N；然后比较作者A与集合N中每一作者最终的表征向量余弦相似度，根据计算结果为论文A的作者推荐合作者。
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公开(公告)号：CN103678593B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201310682924.X
申请日：2013-12-12
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种空间场景草图描述SSDL方法以及基于SSDL的空间场景检索方法，1）通过交互方式提供需要建立空间场景草图的空间场景，所述空间场景至少包括空间对象输入、对象关系输入以及手势输入中的一种；2）根据交互输入识别输入的场景，并将识别结果记录到用于空间检索的SSDL中；3）根据所述SSDL在一预置地理空间数据库中进行相似空间场景的检索，4）根据相似度计算检索出SSDL中的空间对象/关系中与所述地理空间数据库相似的场景；5）输出相似空间场景检索结果。本发明首次提出SSDL空间场景草图，并通过SSDL对空间场景检索内容进行描述，通过草图用户界面来进行空间场景检索的输入，提高了交互的自然性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106156490A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610465029.6
申请日：2016-06-23
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于气象数据的监测指标时空延迟相关性计算方法。本方法为：1)采集各地的气象数据和监测指标数据；2)对步骤1)的采集数据进行数据对齐，保留同一时刻同时存在的监测指标数据和气象数据；3)从步骤2)处理后的采集数据中分别提取监测地点A、B的设定时间段T内的监测指标数据及气象数据；4)保持地点A的监测指标数据X不变，地点B的监测指标数据Y向前多取t1个时刻的监测指标数据，以及向后多取t2个时刻的监测指标数据；5)对数据Y从数据起始向后移动采样窗口；在每次窗口移动时，计算数据Y移动后采样窗口内的数据与数据X之间的延迟相关性。本发明计算出的相关性更准确。
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公开(公告)号：CN106055689A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610404636.1
申请日：2016-06-08
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于时序相关性的空间聚类方法。该方法包括：1)选取将要聚类的空间点的集合；2)根据空间点在地理上的关系进行第一次聚类，将隶属于同一地理关系的空间点聚为一类；3)确定第二次聚类时使用的时序数据的时间区间T，取出每个空间点在时间区间T内的数据值，形成时间序列；4)根据步骤2)中得到的聚类结果和步骤3)得到的时间序列，计算同一类中任意两个空间点之间的时序相关性；5)对于步骤2)中的每一聚类结果，结合步骤4)得到的时序相关性，对每一聚类结果进行二次聚类，形成最终的聚类结果。本发明对于空间对象聚类时使用两步聚类，加入考虑各对象之间的时序相关性特性，使得聚类结果更加准确，更具有现实意义。
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公开(公告)号：CN111144923B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201911094505.8
申请日：2019-11-11
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于深层循环神经网络的产品周期需求量预测方法，其步骤包括：1)深层网络训练阶段：11)对目标产品的历史销售数据进行切分，得到统一长度的历史周期数据；12)对于每一历史周期数据i，提取该历史周期数据i的专家特征；该专家特征包括历史周期数据i的时序特征、非线性特征和节日因素特征；13)对于每一历史周期数据i，将该历史周期数据i的专家特征输入到全连接层；将该历史周期数据i输入深层网络进行特征提取；然后将全连接层输出的特征与深度网络提取的特征输入连接层；连接层筛选的特征依次经Dropout层、激活层后输出；2)将最近一历史周期数据输入训练后的深层网络，预测未来一个时间粒度的产品需求量。
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公开(公告)号：CN113962293A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111153524.0
申请日：2021-09-29
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06K9/62 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06N20/00
Abstract: 本发明面向科学文献数据，针对文献中作者同名现象提出一种基于LightGBM分类与表示学习的姓名消歧方法和系统。监督学习部分利用特征工程提取训练集论文的元信息特征和论文间的关联信息特征，通过采样构建正例与负例样本对数据集，作为LightGBM二分类模型的输入，模型输出作为两篇论文属于同一作者的概率。表示学习部分引用word2vec文本语义表示方法和基于元路径的关系网络表征方法，来捕捉论文的语义信息和论文之间的关系特征。最后，基于监督模型和表示学习模型的输出，利用层次聚类算法对待消歧论文集进行簇划分，实现同名消歧。本发明能够在不损失精确率与召回率的前提下，达到高可扩展性与稳定性，并且可以完全实现并行化计算，以加快执行效率。
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公开(公告)号：CN112069290A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010730690.1
申请日：2020-07-27
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图局部结构和文本语义相似性的学术论文推荐方法。本方法为：1)基于论文库中论文的关键词、机构、作者特征构建包含论文和论文关系的异质网络；2)对于论文pi，基于该异质网络计算与论文pi有关联的论文相似度，形成一推荐结果候选集；3)生成论文库中每一论文的关系表征向量和语义表征向量，并加权求和得到对应论文的最终表征向量；将论文pi加入到该论文库中并生成论文pi的最终表征向量；4)计算论文库中每一论文的最终表征向量与论文pi的最终表征向量的相似性，并根据所得相似性选取多个论文作为论文pi的待推荐候选论文；5)将推荐结果候选集与待推荐候选论文进行融合，选取相似性最高的若干论文作为论文pi的推荐论文。
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