-
公开(公告)号：CN111401448B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010183470.1
申请日：2020-03-16
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/284
Abstract: 本发明提供了一种交易平台分类方法和装置，包括步骤：数据采集，接收第一数据，根据第一数据获取第二数据，所述第二数据包括自然语言，对所述第二数据进行第一预处理，生成第三数据；数据处理，对所述第三数据进行分析，根据数据相关度，判定所述第三数据为第一类数据或第二类数据；分类模型建立，将所述第一类数据和第二类数据根据样本数和学习率建立分类模型；平台分类，接收平台数据和所述第三数据，将所述第三数据输入所述分类模型，判定所述第三数据为第一类数据或第二类数据；分析平台数据，判定与所述平台数据相关的第三数据。通过数据采集，数据处理，分类模型建立，平台分类，判断平台为场内或场外平台。
-
公开(公告)号：CN113761215A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110321491.X
申请日：2021-03-25
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 赵忠华 , 李建广 , 余智华 , 王禄恒 , 陈欣洁 , 赵志云 , 冯凯 , 葛自发 , 杜漫 , 孙小宁 , 穆庆伟 , 万欣欣 , 申双成 , 李欣 , 孙立远 , 付培国 , 王晴 , 杜宛真
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈自学习的动态字典库生成方法，包括以下步骤：S1、字典库定义；S2、基于字典库分类体系；S4、基于语料库导出的标注数据，配合模型参数调整，逐步迭代优化模型；S5、将S4步生成的预测数据回填到字典库。有益效果：该方法通过概念模式定义、自然语言处理技术、全流程调度机制，实现从原始语料概念模式定义生成基础字典库，在基础字典库基础上进行标注模型的自动构建、迭代训练及修正，最后再利用标注模型来进行新的语料数据标注，反馈更新字典库，实现从标注训练到反馈自学习的闭环流程，达到模型自动逐步优化能力。最终实现字典库的自动完善，标注模型逐步优化的全自动循环过程。
-
公开(公告)号：CN111401450A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010184062.8
申请日：2020-03-16
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06K9/62 , G06F40/284 , G06Q40/04
Abstract: 本发明提供了一种交易场所分类方法和装置，包括步骤：接收第一数据，根据第一数据获取第二数据，所述第二数据为文本数据，对所述第二数据进行标记处理，生成第三数据；对所述第三数据进行第二预处理，得出第四数据，将所述第四数据进行转换，得出第五数据，根据所述第五数据，生成第一模型；将所述第五数据划分为第一部分和第二部分，将所述第一部分导入第一库生成所述第一边界，将所述第二部分导入验证，得出第二模型；接收场所信息，将所述场所信息进行所述第二预处理得出所述第一信息，将所述第一信息导入所述第二模型，得出场所类别。通过分界线判断所述场所类别，在直观而且快捷的同时，提高所述场所类别的划分准确性。
-
公开(公告)号：CN111401448A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010183470.1
申请日：2020-03-16
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06K9/62 , G06F40/284
Abstract: 本发明提供了一种交易平台分类方法和装置，包括步骤：数据采集，接收第一数据，根据第一数据获取第二数据，所述第二数据包括自然语言，对所述第二数据进行第一预处理，生成第三数据；数据处理，对所述第三数据进行分析，根据数据相关度，判定所述第三数据为第一类数据或第二类数据；分类模型建立，将所述第一类数据和第二类数据根据样本数和学习率建立分类模型；平台分类，接收平台数据和所述第三数据，将所述第三数据输入所述分类模型，判定所述第三数据为第一类数据或第二类数据；分析平台数据，判定与所述平台数据相关的第三数据。通过数据采集，数据处理，分类模型建立，平台分类，判断平台为场内或场外平台。
-
公开(公告)号：CN111369369A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010184061.3
申请日：2020-03-16
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了一种微盘交易平台监控系统，包括：规则管理模块，用于设定、维护微盘交易平台违法违规判定规则、决策分析规则；数据处理模块，用于采集或导入微盘交易平台信息，并将信息标准化后存入数据库；违规分析处理模块：用于根据违法违规判定规则对微盘交易平台进行判定分析；决策分析模块：用于根据决策分析规则，对微盘平台进行综合分析和评级；预警通知模块：用于将判定有风险的微盘交易平台进行预警通知；本发明还提供了一种微盘交易平台监控方法，对微盘交易平台进行监管，及时发现违法违规的微盘交易平台，进行示警，用户根据示警信息能及时知悉违法违规的微盘交易平台，能根据示警信息及时对违法违规的微盘交易平台进行处理。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113760448A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110484469.7
申请日：2021-04-30
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于kubernetes的大数据管理平台，包括大数据组件软件管理、大数据组件安装和启动、大数据组件暂停、大数据组件恢复和大数据组件删除、大数据组件配置同步、大数据组件日志收集和大数据组件监控。有益效果：解决传统开源大数据管理平台(hdp、cdh)无法多实例部署大数据组件的问题。本发明拟基于kubernetes管理平台的特性，实现一个大数据平台管理工具，能够对大数据组件进行有效管理，管理功能包括大数据组件管理，大数据组件安装、启动、暂停、恢复和删除，大数据组件配置修改与同步，大数据组件日志搜集，大数据组件监控。
-
公开(公告)号：CN112131863A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010772735.1
申请日：2020-08-04
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司
IPC: G06F40/216 , G06F40/242 , G06F16/35 , G06F40/35
Abstract: 本发明提供了一种评论观点主题抽取方法，包括：采集社交软件中评论，获得评论文本；对所述评论文本进行预处理，将评论文本转换为词向量，形成文本向量；构建观点句分类模型，判断所述评论文本中的句子是否为观点句；聚类所述观点句形成观点主题簇，分别抽取所述观点主题簇中的关键词作为候选观点关键词；在所述候选观点关键词中抽选关键词，并根据词性选择核心词；将与所述核心词匹配的观点句生成主题，形成主题候选集；从每个类别的所述主题候选集中选择一个主题作为最终观点主题。本发明还提供了电子设备和存储介质。从评论文本自动抽取观点主题，以便准确接收网民意见，并判断是否对社会造成舆论，能够直观地了解到社交软件的相关热点话题。
-
公开(公告)号：CN113760906B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202110509578.X
申请日：2021-05-11
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种索引管理的方法，包括索引管理器，索引管理器包括服务端和客户端，本发明能够在数据入elasticsearch库时，其索引族由数据发布时间确定而不是数据入库时间确定，且业务检索时不再检索全部索引，而是根据检索的发布时间区间，确定待检索的部分索引族，能够降低业务检索中的消耗，提高检索性能，在海量数据中能够有快速且有针对性的获取目标信息的位置。
-
公开(公告)号：CN113761910A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110283681.7
申请日：2021-03-17
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合情感特征的评论文本细粒度情感分析方法，包括以下步骤S1、已有评论数据语料预处理；S2、联合向量构建；S3、ADBC细粒度情感模型训练。有益效果：本发明通过融合情感标签，情感词、方面词来表示文本向量，设计一种针对评论文本的增强语义的高鲁棒性细粒度情感分析框架，更多的挖掘文本中潜在的情感信息，同时在注意力机制之前嵌入CNN卷积神经网络对Bi‑GRU的输出层进行特征的强化学习，从而提高了细粒度情感分析的准确性。能够反映出用户真实的评价信息，使用户对产品的各方面好坏有更加直接的了解。为消费者及供应商们提供高效可靠的反馈结果。
-
公开(公告)号：CN113761839A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110484482.2
申请日：2021-04-30
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司
IPC: G06F40/14 , G06F40/151 , G06F40/174 , G06F16/835
Abstract: 本发明公开了一种多层分组的多维统计分析方法，包括下列步骤：S1、根据表格ID参数确定待统计的表格；S2、获取上述表格中用于分组和统计的表格数据；S3、根据转换器参数Transform，对表格数据进行转换，作为步骤S4的输入；S4、构造一个树节点，作为分组和统计的根节点；S5、从根节点出发，对当前节点数据按照指定的分组器参数的字段，对数据进行分组；S6、对每个分组构造一个树节点，作为当前节点的子节点，添加到树中；S7、通过上述节点的数据，得到基于多层分组的树结构表示的表格数据。有益效果：本发明是对表格数据进行多维度统计，实现灵活可扩展的统计分析功能，可用于多种统计分析应用中。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
45
records
(took 0.064 seconds)
