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公开(公告)号：CN108804594A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810523561.8
申请日：2018-05-28
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
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种新闻内容全文检索引擎的构建方法及装置，该方法步骤如下：获取带有实时访问信息的实时网站日志；获取带有新闻热度评论信息的新闻网站的数据；对所述实时网站日志和所述新闻网站数据分类；对分类后的所述新闻网站数据进行处理、索引并存储；获取新闻网站数据中国的新闻元信息并存储；获取新闻网站数据中的热度信息进行存储，并对新闻网站数据中的热度信息统计。本发明在查询性能、索引空间和构建性能方面实现了合理的平衡；考虑到统计数据随时间变化的特性，动态更新索引结果；提高了系统的健壮性；提高统计数据与文本数据的复合查询性能。
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公开(公告)号：CN108628828A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810347840.3
申请日：2018-04-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
Abstract: 本发明一种基于自注意力的观点及其持有者的联合抽取方法：S1.构建提取观点及其持有者的语料集；S2.识别包含观点的语句；S3.联合抽取观点及其持有者。本发明优点：1、文本分类模型避免了抽取出的句子不包含观点的情况；2、观点及其持有者联合抽取模型摆脱了词性标注、命名实体识别和句法依存分析等自然语言处理环节，避免这些环节出现误差对模型提取效果的影响，且该模型有很高灵活度和覆盖面；3、本发明包含构建提取观点及其持有者的语料集，识别包含观点的语句，联合抽取观点及其持有者。4、本发明在双向LSTM的基础上使用self-attention有效结合两者优点，使词语序列的表示语义更丰富，训练的模型准确率更高。
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公开(公告)号：CN106909637A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710079050.7
申请日：2017-02-14
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
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30861 , G06F17/3061
Abstract: 本发明公开了一种微信公众号的影响力分析方法，包括如下步骤：步骤一、采集某一微信公众号下设定时间内发布的m篇文章中每篇文章的阅读数αi和点赞数βi，并计算阅读数和点赞数的转化率k＝阅读总数/点赞总数；步骤二、当微信公众号下某篇文章的阅读数为100000+时，利用αx＝k*βx计算得到文章的阅读数，其中αx为篇文章阅读数，βx为文章点赞数，设置单篇文章阅读数1×107为上限；步骤三、依据如下公式计算微信公众号的影响力权重：η为微信公众号的权威性权重；以用于对微信公众号发布信息的管理及对微信公众号的影响力的分析。本发明还公开了一种微信公众号的影响力分析系统。本发明极大地节省了人工成本，大幅度提高公众号影响力的分析效率。
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公开(公告)号：CN106227766A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610559551.0
申请日：2016-07-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种大数据驱动的选举舆情预测方法，属于数据挖掘领域。具体为：首先，根据选举国家或地区的互联网网路使用报告和地区网站排名，挑选出大数据信息源；再对每一类信息源进行分析，构建民意预测指标；然后融合提取出的多源预测指标，形成当前互联网民众支持率；进而收集民调报告，融合报告中各年龄段人群对候选人的支持率，形成线下民调支持率值；考虑选举国家或地区人口结构构成和网民年龄分布，融合候选人互联网支持率值与线下民调支持率值，运用移动平均方法，预测下一时间节点候选人支持率值，预测结果以日频度更新。本发明具有数据源广泛、预测周期短、实时性强等特点，在舆情监控和观点分析等领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN105893481A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610187149.4
申请日：2016-03-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于马尔可夫聚类的实体间关系消解方法，包括：计算K个实体中任意两个实体之间的语义相似度；根据实体间的语义相似度构造赋权图G；构造状态转移矩阵M；在状态转移矩阵M上执行马尔科夫聚类算法，得到多个关系簇；其中，每个簇代表一系列语义相近似的实体。本发明提供的基于马尔可夫聚类的实体间关系消解方法具有以下优点：提出了融合词法和语义的相似度计算方法，然后给出了基于马尔科夫图聚类的关系聚类方法。该方法与层次聚类方法相比，聚类纯度指标有了一定提高，还具有计算过程简单快速的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109145109A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201710464424.7
申请日：2017-06-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/2458 , G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明涉及一种基于社交网络的用户群体消息传播异常分析方法和装置，包括：获取在线社交网络中用户群体的历史聊天记录，根据预先设定的时间跨度，获取历史聊天记录在时间跨度内用户群体中所有用户所发布的消息，作为消息集合；对于消息集合，根据预先设定的时间范围统计用户群体在每个时间范围内所发布的消息总数；基于时序相关性的特征提取法，对每个消息总数的特征进行提取，并将提取结果集合为样本集合；根据消息总数并采用聚类算法为样本集合对样本集合进行聚类，生成异常样本；根据异常样本判定其所在的用户群体存在消息传播异常。由此本发明能够应对数据涌发现象，同时算法直观简单，准确率更高，且本发明应用场景广泛。
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公开(公告)号：CN107153672A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710171926.0
申请日：2017-03-22
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
Abstract: 本发明涉及一种基于言语行为理论的用户交互意图识别方法及系统，所述用户交互意图识别方法包括：基于外部知识源构建行为标记语词典；根据所述行为标记语词典，自动标注用户在社交媒体平台上输入的在线文本的意图；利用自动标注语料训练基于特征的分类器对所述在线文本的意图进行分类识别，确定用户的交互意图类别。本发明基于言语行为理论的用户交互意图识别方法通过基于外部知识源构建对应不同意图类别的行为标记语词典，并基于行为标记语词典自动标注扩充语料和基于特征分类识别，能够有效识别社交媒体中的用户交互意图，识别准确度高，可用于商务智能、社情舆情、决策评估等领域的意图分析与识别，应用范围广。
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公开(公告)号：CN106940732A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710212983.9
申请日：2017-04-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种面向微博数据的疑似水军发现方法，属于计算机应用技术领域。本发明共分为以下六个步骤，分别为相关微博数据的采集；数据预处理；用户特征提取；构建训练集；训练水军检测模型；预测判别未标注数据。对比现有技术，本发明实现了数据的充分利用，方便快捷的进行群体发现而不用建立复杂的分类检测模型，从而降低了算法的复杂度，并且算法的模块性较高，可以投入大规模数据计算，具有较高的稳定性；本发明除了可以对单一用户进行水军检测，还可以对某一特定事件中的一批用户进行识别，该方法模块性极强，可以稳定适用于大规模数据计算框架下。
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公开(公告)号：CN108628828B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810347840.3
申请日：2018-04-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35
Abstract: 本发明一种基于自注意力的观点及其持有者的联合抽取方法：S1.构建提取观点及其持有者的语料集；S2.识别包含观点的语句；S3.联合抽取观点及其持有者。本发明优点：1、文本分类模型避免了抽取出的句子不包含观点的情况；2、观点及其持有者联合抽取模型摆脱了词性标注、命名实体识别和句法依存分析等自然语言处理环节，避免这些环节出现误差对模型提取效果的影响，且该模型有很高灵活度和覆盖面；3、本发明包含构建提取观点及其持有者的语料集，识别包含观点的语句，联合抽取观点及其持有者。4、本发明在双向LSTM的基础上使用self‑attention有效结合两者优点，使词语序列的表示语义更丰富，训练的模型准确率更高。
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公开(公告)号：CN108563686B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810208801.5
申请日：2018-03-14
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
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于混合神经网络的社交网络谣言识别方法及系统，旨在解决如何在考虑谣言转发评论信息的情况下，准确识别社交网络中谣言的技术问题。为此目的，本发明中社交网络谣言识别方法，首先利用三种不同的神经网络分别获取用户特征向量、原文特征向量和传播信息特征向量，然后将用户特征向量、原文特征向量和传播信息特征向量融合为新的特征向量，最后利用第四种神经网络对融合后的特征向量进行谣言识别。基于上述步骤，能够快速且准确地检测到社交网络中的谣言。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述步骤。
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