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公开(公告)号：CN105912644A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610217911.9
申请日：2016-04-08
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
CPC classification number: G06F16/345 , G06F17/2775
Abstract: 本发明公开了一种网络评论产生式摘要方法。首先，基于标点符号对评论进行短语分割、分词并标记每个词语的词性，进而基于评论对象参数字典和句法模板过滤掉与评论对象无关的短语；然后，计算短语情感极性强度值，根据评论对象参数的所有短语的情感极性强度值对评论对象参数的重要性进行排序，选取最重要的一部分参数进行摘要生成；最后，针对选取的每个参数，选取一个对该参数最重要的一个评论短语，把选取的所有短语置入到设计好的摘要模板中以生成评论摘要。本发明综合利用了情感分析、词性分析等技术提取有效的用户评论信息，并根据设计好的模板生成摘要，对提高摘要的可读性和准确性有很大帮助。
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公开(公告)号：CN105843957A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610236172.8
申请日：2016-04-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例提供一种微博深度分类方法及系统，该方法包括：将分词处理后的第一微博训练样本数据分别与各第一筛选词库进行词汇匹配，确定所述第一微博训练样本数据在所述各第一筛选词库中出现的词汇频率；将所述第一微博训练样本数据在所述各第一筛选词库中出现的词汇频率进行归一化处理，并将归一化处理后的数据输入学习模型；根据所述学习模型的输出确定微博事件分类模型；根据所述微博事件分类模型对微博文本进行分类。本发明实施例提供的微博深度分类方法及系统，能够对微博文本进行深入的细化分类，提高微博文本的分类正确率。
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公开(公告)号：CN105824801A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610150794.9
申请日：2016-03-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F17/2785 , G06F16/288
Abstract: 本发明提供一种基于自动机的实体关系快速抽取方法，包括以下步骤：步骤1，定制规则文件；步骤2，对规则文件中的各个规则进行文法检查，检测规则文件中的各个规则是否满足文法要求，如果满足，则执行步骤3；步骤3，对通过文法检查的所述规则文件中的各个规则进行语义解释；步骤4，将语义解释后的所述规则文件中的各个规则进行解析编译，完成规则向层叠有限状态自动机的转换，得到有限状态自动机；步骤5，使用所述有限状态自动机，对输入的文本数据进行实体属性以及实体关系的抽取，得到最终的实体属性以及实体关系。优点为：能够保证对开放域文本进行快速的实体关系与实体属性抽取。同时，对于特定领域的实体关系可以定制化的进行抽取。
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公开(公告)号：CN105608107A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510744625.3
申请日：2015-11-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30905
Abstract: 本发明公开了一种基于舆情大数据的视觉展示方法。获取舆情大数据的数据变化值；确定用于显示所述数据的变化值的时间长度；根据所述数据的变化值和时间长度，确定所述立体模型的变化速度。本发明能够形象地展示数据的变化值和变化速度，从而将数据的变化以视觉变化来展现，增强了使用者和浏览的用户的视觉体验。
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公开(公告)号：CN109145109B
公开(公告)日：2022-06-03
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
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106557552B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201610958001.6
申请日：2016-10-27
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: G06F16/9535 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种网络话题热度预测方法。它包括话题检测、热度预测建模、预测热度值计算三个步骤。话题检测部分负责从网络数据中获取与用户给定话题关键词相关的话题数据。预测建模部分按照用户设定的时间粒度大小统计话题检测结果中每个时间段内的话题热度值，并计算高斯过程模型关于话题热度统计时间点的协方差矩阵，构建基于高斯过程的预测模型。预测热度值计算部分针对用户给定的预测时间点，利用构建的高斯过程模型计算话题在给定时间点的热度值。本发明综合利用信息检索技术、分类技术进行话题检测，利用高斯过程模型来进行话题热度预测，提高了话题预测的实用性和有效性。
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公开(公告)号：CN106126606B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201610453319.9
申请日：2016-06-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2458 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种短文本新词发现方法。本方法为：1)从当前短文本中提取一字符串s，计算该字符串s的对称条件概率SCP(s)以及该字符串s的左邻熵HL(s)和右邻熵HL(s)；2)取左邻熵HL(s)和右邻熵HL(s)的较小值，记为BE(s)；3)计算该字符串s的成词概率Prword(s)，根据Prword(s)的值确定词s是否为新词。本发明大大提高了新词发现的准确率。
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公开(公告)号：CN104778209B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510111752.X
申请日：2015-03-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种针对千万级规模新闻评论的观点挖掘方法。具体步骤如下：1)、统计千万级规模新闻评论的数量；2)、判断该数量是否大于或等于阈值K，如果是不予处理，否则进入步骤三；3)、利用中文分词工具，对数量小于阈值K的新闻标题和评论进行分词，进行词性标注；4)、根据分词结果对新闻评论聚类，得到类别标签；5)、对新闻评论进行关键词对提取；6)、统计新闻评论的比例和混杂度；7)、根据关键词对筛选并提取代表性文本。本发明利用中文分词工具，考虑汉语语言的用法和搭配关系，结合新闻标题的作用，处理千万级规模的新闻评论，具有高效性、鲁棒性和易用性等优点。
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公开(公告)号：CN106503859A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610963409.2
申请日：2016-10-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出一种基于在线社会关系网络的消息传播预测方法及装置，涉及社交媒体及大数据技术领域，该方法包括步骤1，对于一条消息d，获取其发出后在[0,T]时间段内，用户对其关注行为到达的时间序列；步骤2，对所述时间序列进行建模，对建模生成的模型进行学习，训练出所述模型的模型参数，根据所述模型参数，获取消息流行度预测函数。本发明能够应对数据涌发现象；通过MAPE对比，该方法准确率更高；形式灵活，可以应用到其他应用场景。
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公开(公告)号：CN103761246B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310705515.7
申请日：2013-12-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出一种基于链接网络的用户领域识别方法及其装置，属于数据发掘及复杂网络领域。装置包括数据收集与预处理模块，领域原型用户集合构建模块和用户领域计算模块。方法包括：步骤1，手工采集初始种子用户；步骤2，收集种子用户的关注用户；步骤3，构建链接网络，计算各关注用户对于各领域的隶属度；步骤4，按隶属度大小将用户排序；步骤5，为各领域构建领域原型用户集合；步骤6，收集待分类用户的关注用户；步骤7，计算待分类用户对于各领域的隶属度；步骤8，将领域隶属度大小排序；步骤9，加领域标签。本发明适用于多种社交网络平台，能够克服短文本的缺点，特别适合用户建模，个性化信息搜索和推荐等领域。
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