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公开(公告)号:CN113255360A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110418139.8
申请日:2021-04-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/126 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了基于层次化自注意力网络的文档评级方法和装置。该方法包括:获取目标文档的评论文本,其中,所述评论文本包含多个评论,各评论包含多个句子;提取各句子中各词语的特征;基于自注意力机制,从各评论中各句子所包含全部词语的特征中提取各评论中各句子的特征;基于自注意力机制,从各评论所包含的所述多个句子的特征中提取各评论的特征;基于自注意力机制,从所述多个评论的特征中提取所述评论文本的特征;根据所述评论文本的特征,生成所述目标文档的评级结果。基于该方法和装置,可以充分捕捉目标文档的评论文本所包含的深层次语义信息,进而自动给出针对目标文档的评级结果。
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公开(公告)号:CN111932109A
公开(公告)日:2020-11-13
申请号:CN202010784889.2
申请日:2020-08-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/06 , G06F16/735 , G06F16/951 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种面向移动短视频应用的用户影响力评价系统,属于数据挖掘技术领域。本方法充分考虑了移动短视频应用域内数据和多元化的域外新媒体平台数据,分别采集移动短视频应用域内的用户基本信息、短视频信息以及域外平台关联账号的粉丝数信息等,设计评估算法分别计算基于短视频质量的域内影响力值和基于传播潜力的域外影响力值,通过一定的权重合成最终的用户影响力值。所述方法对已有的单一平台数据来源的评价方法作出改进,考虑用户的跨平台传播潜力,以适应新媒体平台“矩阵式”传播的新形势,提高对移动短视频用户影响力评价的全面性和有效性,实现评价系统的自动化运行和实时更新。
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公开(公告)号:CN109992514B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN201910257181.9
申请日:2019-04-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了一种基于可视化内容的移动应用动态分析方法,包括:点击移动应用中各类可视化内容元素,触发移动应用的动态行为,对动态行为进行分类,记录可视化内容元素和对应的动态行为;在记录中提取可视化内容元素的特征向量,根据动态行为分类的结果,构造动态行为关于可视化内容元素特征向量的关系模型;根据关系模型,预测点击待执行动态分析的移动应用的任意可视化内容元素后产生每类动态行为的概率,即动态行为触发概率;根据动态行为触发概率,采用点击策略点击待分析移动应用页面中的可视化内容元素,触发移动应用动态行为,完成对移动应用的动态分析。本发明的方法可以提高移动应用功能性测试效率和安全性测试效率。
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公开(公告)号:CN115293479A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210559536.1
申请日:2022-05-23
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: 本发明公开了一种舆情分析工作流系统,包括:数据分析功能模块,其包括N个能够进行舆情数据分析的数据分析模块;工作流建立模块,其根据舆情分析需求从数据分析功能模块中选择多个数据分析模块,按顺序进行连接,建立对特定任务进行分析的工作流,针对同一事件不同分析角度的舆情分析需求,建立多个工作流,以对多个舆情分析任务进行分析;工作流管理模块,其对建立的工作流进行数据分析计算,并通过可视化工作流图查看计算结果;事件管理模块,其对同一事件的多个舆情分析任务进行管理,并通过舆情分析数据构建不同任务之间的联系。本发明还提供了舆情分析工作流方法。本系统和方法能够根据舆情分析需求实现从不同层次和不同角度获得舆情信息。
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公开(公告)号:CN109905873B
公开(公告)日:2021-08-31
申请号:CN201910137453.1
申请日:2019-02-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W8/18 , H04W8/22 , G06F16/2455
Abstract: 本发明涉及一种基于特征标识信息的网络应用账号关联方法,属于信息处理技术领域。本发明方法面向移动互联网用户的固网和移动网上网行为,对客户端和服务器端产生的网络通信日志进行综合分析,重点从明文请求日志中提取出客户端特征标识信息和登录网站账号信息,设计基于特征标识信息和网络账号信息的关联规则,建立基于特征标识信息的网络账号关联方法,提高网络账号之间的关联率和准确率。因此,本发明方法不具体针对跨特定社交平台的网络账号关联范畴,只考虑通过利用运营商提供的网络通信特征信息,建立基于特征标识信息的网络应用账号关联方法,用以解决目前主流移动APP和主流网站网络账号缺少关联条件和关联准确率不高等难题。
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公开(公告)号:CN113255720A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110393842.8
申请日:2021-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06K9/62 , G06Q50/00 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于分层图池化的多视角聚类方法,包括以下步骤:将待处理数据划分成多视角数据集,然后将多视角数据集按各视角构建对应的图表示,得到对应的视图;采用分层图池化层迭代计算方法提取每个视图的聚类信息,每个视图的聚类信息包括对应该视图的粗化图和分配矩阵,该粗化图包括迭代后的邻接矩阵、特征矩阵、图拉普拉斯矩阵;采用多视角谱聚类融合方法融合所有视图的聚类信息,得到每一类特征向量所对应的类别。具有充分利用待处理数据本身的多视图特征,可以综合包含原各个视图的聚类信息。公开了一种基于分层图池化的多视角聚类系统,包括:图构建模块、聚类信息计算提取模块、多视角融合模块。本发明具有提升聚类效果的有益效果。
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公开(公告)号:CN111949848A
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN202010785632.9
申请日:2020-08-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F16/958 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/216
Abstract: 本发明涉及一种基于特定事件的跨平台传播态势评估及分级方法,属于网络信息领域。本发明的基于特定事件的跨平台传播态势评估及分级方法,具体包括四个功能模块,分别为:原始网络元素检测模块、特定事件的话题传播计算模块、话题传播模型参数的等级评定和威胁分析模块、任务调度和优化模块。本发明解决了现有技术中没有考虑到事件的传播态势评估及分级方法,提出了针对特定事件传播情况的量化评估方法和有区分度的分级手段,建立了信息系统框架,实现了对特定事件的跨平台传播态势评估及分级,同时根据特定事件的跨平台传播态势评估对后续监测工作进行指导,从而有效提高对于事件传播的紧急或影响程度的判断能力,用以指导实际工作。
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公开(公告)号:CN109508471A
公开(公告)日:2019-03-22
申请号:CN201811110142.8
申请日:2018-09-21
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种运动轨迹补全方法,该方法包括:获取两个相邻轨迹点记录之间的至少两条路径;基于两个相邻轨迹点记录的运动时长利用假设检验从至少两条路径中筛选出补全运动轨迹,补全运动轨迹能够通过假设检验,假设检验的至少部分参数是利用路径对应的相关运动记录得到的。本发明还公开了一种运动轨迹补全装置、可读存储介质。通过上述方式,本发明能够补全运动轨迹缺失的部分。
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公开(公告)号:CN119848603A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202411930366.9
申请日:2024-12-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/24 , G06Q50/00 , G06N3/0455 , G06F40/20 , G06N3/042 , G06F18/213
Abstract: 本发明提出一种基于异构图的社交机器人检测方法和装置,包括获取社交网络中指定事件的用户文本,利用大语言模型分析文本间的隐式关联;以该用户文本的账号、内容和话题为节点,构建该指定事件下的异质图;根据预设的元路径,提取该异质图中各账号的特征表示;并利用图神经网络建模该特征表示,得到该元路径下的用户节点表示;将该账号的所有该用户节点表示进行融合,得到该账号的最终表示;将该最终表示输入到分类器中,得到该账号是否属于社交机器人的检测结果。
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公开(公告)号:CN112214558B
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202011296138.2
申请日:2020-11-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/28 , G06F16/33 , G06F16/951 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种主题相关度判别方法及装置,方法包括:对获取的网页构建网页特征向量;利用预先训练的语义向量空间模型对选定的主题特征向量与网页特征向量之间的相似度进行计算;筛选出相似度高于预设值的网页特征向量。本申请结合了语义向量相似度计算和机器学习方法的优点,相比于现有技术,可以实现较高的判别精度,并且本申请在训练样本的筛选上也作出了不同于现有技术的改进。
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