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公开(公告)号：CN116367181A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211679996.4
申请日：2022-12-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W16/22 , H04W16/18 , H04B17/318 , H04B17/336 , H04B17/382 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种空地融合蜂窝网络中的无人机基站部署方法，包括如下步骤：S1：在地面基站侧和网络侧分别进行信息采集；S2：基于步骤S1中的信息建立系统模型，系统模型包括地面基站参数模型、无人机基站传播模型和无人机基站天线阵列模型；S3：基于地面基站用户的平均传输速率和无人机基站用户的平均传输速率，建立性能评估模型；S4：根据步骤S3的性能评估模型，设置多组网络参数组合进行关键性能指标的数值计算，并根据计算结果选择使关键性能指标达到最大的参数组合，作为最终的参数配置；S5：确定无人机基站的水平位置部署。本发明充分考虑了无人机之间的空间保护距离，尤其适用于无人机基站采用多天线配置的场景。
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公开(公告)号：CN115982111A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211660716.5
申请日：2022-12-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/17 , G06F16/18 , H04L61/4511 , H04L101/69 , H04L101/668
Abstract: 本发明公开了一种基于IP访问特征的用户群体画像方法，涉及网络治理技术领域，该方法首先根据日志的访问域名的类别信息，通过数理统计的方法构建IP访问特征数据集，然后，基于用户群体划分算法识别特定群体和非特定群体，最后，构建用户群体属性标签体系，对划分的群体进行群体画像分析，在充分研究原始日志的基础上，以IP访问特征为着力点，设计了基于规则和机器学习相结合的用户群体划分算法，根据日志数据量大的特点，研究了在大数据情况下，优化机器学习算法效率的方法。
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公开(公告)号：CN112287684A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011192254.X
申请日：2020-10-30
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: G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于领域，具体涉及了一种融合变体词识别的短文本审核方法及装置，旨在解决如何将变体词识别技术融合到有害文本审核任务中并实现模型自动更新的问题。本发明包括：构建配置词库，基于社交媒体平台获取待审核文本数据，对待审核文本数据进行筛选获得可疑文本数据，并去除无意义信息并计算文本特征向量和统计特征向量，将文本特征向量和统计特征向量进行特征融合通过训练好的基于支持向量机的有害文本分类模型获取有害文本，利用预设的关键词抽取算法获取所述有害文本的敏感词写入配置词库。本发明将变体词识别技术融合到文本特征和统计特征计算进行有害文本审核任务中并实现模型自动更新，提高了文本审核的准确率和更新速度。
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公开(公告)号：CN110061975A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910249260.5
申请日：2019-03-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于离线流量包解析的仿冒网站识别方法，包括：根据已知网站信息库训练随机森林分类器，以构建对仿冒网站的判别模型；获取待检测网站的数据流并保存为离线流量包，通过该离线流量包得到该待检测网站的网站信息；根据该已知网站信息库对该网站信息进行规则匹配，对匹配为仿冒网站的待检测网站进行标识，将匹配失败的网站信息通过该判别模型进行判别，并对判别为仿冒网站的待检测网站进行标识。
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公开(公告)号：CN116702094A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310957274.9
申请日：2023-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/26 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，提供一种群体应用偏好特征表示方法，其中方法包括：获取用户的交互数据；基于多模态预训练模型，提取所述交互数据的特征表示；基于所述交互数据的特征表示，确定所述交互数据的群体应用偏好特征；基于所述群体应用偏好特征，对所述用户进行画像。本发明提供的群体应用偏好特征表示方法，能够自适应的针对任意的纯文本数据、纯图像数据、图文混合数据提取联合特征，实现对多模态数据的分析处理，在图文模态下，可以增加特征提取的语义交互能力，使得到的群体应用偏好特征更准确，从而提高用户画像的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117149949B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202311059658.5
申请日：2023-08-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种融合多源信息的人名消歧方法及装置，所述方法包括：将所有文本划分为若干个类；基于同名作者对应的机构名称、文本共同作者和文本主题内容，分别对每一类文本进行聚类，以得到该类文本的机构名第一聚类结果、共同作者第一聚类结果和主题内容第一聚类结果；基于簇内机构信息及文本的共现信息，对机构名第一聚类结果、共同作者第一聚类结果和主题内容第一聚类结果进行融合，得到该类文本的初步聚类结果；提取初步聚类结果中的单簇文本，并基于所述单簇文本与该类文本中其他文本的相似度进行单簇文本的融合后，得到人名消歧结果。本发明可以实现了更好的消歧准确率。
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公开(公告)号：CN117371423A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311076561.5
申请日：2023-08-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/20 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种不平衡条件下的文本分类器生成方法和装置，所述方法包括：获取不平衡数据，基于所述不平衡数据构建训练集；生成特征向量，将特征向量作为输入数据；将输入数据输入分类网络，分类网络包括依次相连的卷积层、池化层、LSTM层、GRU层、全连接层；输入数据经所述分类网络处理，得到中间分类结果，所述中间分类结果是未经完全训练，但是已有分类效果的结果；将中间分类结果与真实标签输入损失函数，得到中间结果对应的损失值，若损失值小于预定义的损失值，则当前的分类网络结合当前的权重作为构建完毕的分类器。本方法能在训练过程中减少分对样本的损失在总的损失中的权重，使得分类器的优化更偏向分错的样本。
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公开(公告)号：CN117271765A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311059507.X
申请日：2023-08-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多语义特征融合的文本分类方法及装置，所述方法包括：获取待分类的文本，将所述待分类的文本进行预处理，得到处理后的文本；将词级粒度向量输入训练完毕的词级语义特征提取模型，得到词级语义特征；将句子级粒度向量输入训练完毕的句子级语义特征提取模型，得到句子级语义特征；基于文章级向量对所述处理后的文本进行特征提取，得到文本级语义特征；将所述词级语义特征、句子级语义特征以及文本级语义特征进行特征拼接融合，得到融合后特征，使用分类器对所述融合后特征进行分类。本方法从词粒度、句子粒度和文章粒度等多个层面对文本进行精细语义建模，利用文本的多语义融合特征进行文本分类，提高了文本分类的准确率。
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公开(公告)号：CN117194773A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311061729.5
申请日：2023-08-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F16/35 , G06F16/532
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征的网站识别方法及装置，所述方法包括：获取处理后的网页信息；得到对应的网页文本特征；获取网页用户特征；获取网页资源信息特征；获取所述网页信息对应的网页图片快照，由网页图片处理模块对所述网页图片快照提取网页图片特征；将所述网页文本特征、网页用户特征、网页资源信息特征及网页图片特征进行特征融合，得到多模态融合特征，由多模态识别模型对所述多模态融合特征进行识别。本方法利用多模态识别模型对网站进行分类，有效提高了对不良网站识别的准确率。
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公开(公告)号：CN117149949A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311059658.5
申请日：2023-08-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种融合多源信息的人名消歧方法及装置，所述方法包括：将所有文本划分为若干个类；基于同名作者对应的机构名称、文本共同作者和文本主题内容，分别对每一类文本进行聚类，以得到该类文本的机构名第一聚类结果、共同作者第一聚类结果和主题内容第一聚类结果；基于簇内机构信息及文本的共现信息，对机构名第一聚类结果、共同作者第一聚类结果和主题内容第一聚类结果进行融合，得到该类文本的初步聚类结果；提取初步聚类结果中的单簇文本，并基于所述单簇文本与该类文本中其他文本的相似度进行单簇文本的融合后，得到人名消歧结果。本发明可以实现了更好的消歧准确率。
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