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公开(公告)号：CN113780569A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110813797.7
申请日：2021-07-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于相似话题的流行度预测方法和系统，基于KSC算法对历史话题的流行度序列聚类，得到话题级别的演化模式，按照待预测话题的观测窗口和预测窗口大小，对各历史话题的流行度序列进行切分得到训练数据的输入和输出，使用各类别下的历史话题的训练数据分别训练全连接网络作为预测模型，充分利用了与待预测话题在流行度演化模式上相似的历史话题的数据，降低了预测误差。基于DTW算法对待预测话题进行分类，使用待预测话题所属类别的模型进行流行度预测，保证预测及时，增强预测的时效性。
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公开(公告)号：CN113190734A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110461513.2
申请日：2021-04-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于单平台的网络事件流行度预测方法，包括以下步骤：将网络事件在时序上按照固定时间间隔进行划分以形成多个事件片段，并提取各个事件片段的多个维度特征；分别提取各个事件片段的多个维度特征中的相同维度特征以形成多个维度时序特征，并融合多个维度时序特征得到网络事件的统一特征；根据统一特征预测网络事件的流行度。
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公开(公告)号：CN110704717A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910833905.X
申请日：2019-09-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/953 , G06F16/33
Abstract: 本发明提出一种基于动力学模型的网络突发事件检测方法及系统，包括：对指定的网络平台进行事件抽取，得到多个结构化事件，并将多个结构化事件中指向同一基本事件的结构化事件进行消解聚合，得到多个结构化事件对应的多个基本事件；以结构化事件的自身属性作为结构化事件的质量，并以结构化事件的传播流行度作为位移，根据位移和结构化事件的从发布到被采集的时间，通过动力学模型确定结构化事件的加速度；根据结构化事件的加速度和质量，通过动力学模型确定各结构化事件的外力，集合各基本事件中结构化事件的外力，作为各基本事件的外力，根据基本事件的外力确定网络平台中各基本事件是否为广义突发事件。
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公开(公告)号：CN114443820B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202210177000.3
申请日：2022-02-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/334 , G06F16/3332 , G06F16/31 , G06F40/216 , G06F40/237 , G06F40/284
Abstract: 本发明提供了一种文本聚合方法以及文本推荐方法，该一种文本聚合方法包括获取待处理的文本；利用经改进的SimHash算法计算文本的指纹信息，其中，经改进的SimHash算法在对文本中相应词语的哈希值进行加权时，利用词语在该文本内的权值以及在该文本所处领域中该词语的领域权值进行加权；利用领域权值对文本的领域关联性进行打分，得到文本的领域分值；将文本的指纹信息分为多个指纹段，基于指纹段的数值构建倒排索引，其中，倒排索引对应的键值对中，键存储指纹段的数值，值存储文本相关信息，文本相关信息包括文本的指纹信息和领域分值；通过领域权重对文本进行打分，构建倒排索引，以避免后期推荐相似文本时重复处理数据库内的文本，极大地提升了处理效率。
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公开(公告)号：CN116662480A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310505568.8
申请日：2023-05-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06N5/022 , G06N3/045
Abstract: 本发明提出一种基于实体增强的文本语义表示方法和系统，包括：获取文本编码模型和实体增强编码模型，实体增强编码模型由串联的外部实体向量表示模块和上下文相关的实体信息编码模块组成；通过文本编码模型提取目标文本的第一表示向量；以外部实体向量表示模块识别目标文本中表示实体的词项序列，并确定词项序列和知识库中的哪些实体相关联，获得词项序列对应实体的在知识库中的实体向量表示；实体信息编码模块包括多个串联的实体适配器层，实体信息编码模块的输入为实体向量表示和文本编码模型中间层的隐状态；最后一个实体适配器层输出的特征作为目标文本的第二表示向量；融合第一表示向量和第二表示向量，得到目标文本的语义表示结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112287274B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202011162449.X
申请日：2020-10-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/958 , G06F16/35 , G06F16/957 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种网站列表页面的分类方法，方法包括：步骤100，获取一组网站页面集合，网站页面集合归属于同一网站；步骤200，分别针对每一网站页面提取网页数据特征；步骤300，通过网站页面的超链接列表以及网站网页的链接地址(URL)与节点编号之间的匹配关系形成的哈希表，创建网站的全局拓扑结构；步骤400，将网页数据特征以及网站的全局拓扑结构输入图卷积神经网络进行图卷积神经网络的训练，得到网站列表页面分类器；步骤500，获取待分类的网站网页，分别根据待分类的网站网页的网页数据特征和网站的全局拓扑结构，并将待分类的网站网页的网页数据特征和网站的全局拓扑结构输入网站列表页面分类器，判断该待分类的网站网页是否为网站列表页面。
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公开(公告)号：CN112287273B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011161426.7
申请日：2020-10-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/958 , G06F16/35 , G06F16/957 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种网站列表页面的分类方法，所述网站系基于超文本标记语言(HTML)，方法包括：步骤100，获取网站页面集合，页面归属于同一网站；步骤200，提取每一网站页面的文档对象模型(Document Object Model，DOM)的树结构特征和页面文本特征，分别构成DOM树结构特征空间和页面文本特征空间；步骤300，在DOM树结构特征空间和页面文本特征空间针对DOM树结构特征和页面文本特征分别进行聚类，分别得到结构类簇和文本类簇；步骤400，根据网站页面的网址链接(URL)，在结构类簇与文本类簇之间进行映射，当映射出现多对一的情况，则选择最大相交的结构类簇或者文本类簇，并找到所述最大相交的结构类簇或者文本类簇在网站中的最近公共父节点，该公共父节点即为列表页面。
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公开(公告)号：CN109840298B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811637902.0
申请日：2018-12-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明涉及一种大规模网络数据的多信息来源采集方法，包括：获取多种传媒上的网络数据所在的信源；生成采集任务，启动并初始化采集节点上的采集器；将该采集任务的参数配置信息加载至该采集器；以该采集器获取该信源的目标信息内容链接，并建立链接队列；以该采集器依次采集该链接队列中对应的目标信息内容为结构化数据；将该结构化数据进行持久化操作，并进行输出。本发明提出的方法可以感知信息来源的变化，能够定点定主题的获取信息来源的网络数据，并且具有泛化能力，采集能力与传媒种类无关。
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公开(公告)号：CN110557428B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910646748.1
申请日：2019-07-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于Kubernetes的脚本解释型服务代理方法和系统，该方法包括：设置一客户端，用于生成代理脚本并作为服务请求；设置一Kubernetes系统，并在该Kubernetes系统中部署若干服务；设置一服务执行单元，用于处理该服务请求，并返回处理结果至该客户端；该方法包括：函数绑定步骤，该服务执行单元根据一预设协议，定期查询API SERVER，获取该Kubernetes系统中的服务，并为每一服务绑定一函数名称；服务调用步骤，该服务执行单元接收并解析执行该客户端发送的该服务请求中的代理脚本，并在执行脚本的过程中，依据函数名调用Kubernetes中的服务。本发明有效解决了复杂服务以及远程和不可靠环境下的访问问题。
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公开(公告)号：CN109753596B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201811637397.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/95
Abstract: 本发明涉及一种网络数据采集的信源管理与配置方法，包括：感知网络数据的信息来源，将该信息来源拆分为传媒、信簇和信源；根据信簇类别对该信簇进行类别标注；根据信源类别对该信源进行类别标注；根据该信源的信源类别配置采集模板；根据该信源所包含的网络数据配置抽取模板；当验证该信源为潜在失效信源时，将该信源置为无效，或重新配置该采集模板和/或该抽取模板。本发明的信源管理与配置系统，通过“传媒‑信簇‑信源”三级结构的分层概念体系和多维度的信息来源分类体系对来自不同类型的信息来源进行合理高效组织，进而实现对大规模网络信息来源的精确感知并设计采集策略。
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