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公开(公告)号:CN110442421B
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN201910578655.X
申请日:2019-06-28
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: G06F9/455
Abstract: 本发明提出一种基于Kubernetes的通用服务转换方法和系统,包括:构建由多个节点构成的Kubernetes系统,其中节点的Pod设有用于提供服务的原服务容器,并通过在Pod中新添加容器的方式或通过原容器镜像的方式,在节点的Pod中加入转换程序;每当发生一次服务调用请求,转换容器或程序根据配置,将服务调用请求转换为原服务执行请求,通过调用原服务容器,提供相对应的服务,并转换成该服务调用请求所对应的服务结果。本发明可解决Kubernetes服务与调用者之间接口不一致的问题;并可减少转换程序与服务程序、调用程序之间的网络开销,同时结合Kubernetes特性,服务程序重新部署时,转换程序自动跟随部署。
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公开(公告)号:CN112667872A
公开(公告)日:2021-04-16
申请号:CN202011290564.5
申请日:2020-11-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/9532 , G06F16/25 , G06F9/445 , G16H50/80
Abstract: 本发明公开了新冠肺炎疫情数据的实时采集方法,包括以下步骤:一、建立配置文件,将多个信源网站内实时反映疫情数据的网页的基本信息预置在配置文件中,包括多个字段的名称、各字段的存储路径,各字段的被采纳次数;二、采集网页数据,通过配置文件中待采集字段的存储路径从多个信源网站采集待采集字段当前的数值;三、数据对齐处理,以待采集字段的数据对齐结果为待采集字段的采集数据;步骤四、更新配置文件,将各信源网站中待采集字段的数值与待采集字段的采集数据相同的信源网站中待采集字段的被采纳次数加1。本发明的方法从多个信源网站的实时数据中获取可信度最高的数据作为采集数据,提高了疫情实时数据的准确性。
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公开(公告)号:CN109960756B
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN201910207437.5
申请日:2019-03-19
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: G06F16/953 , G06F16/34 , G06F16/35 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种新闻事件信息归纳方法,包括:收集新闻素材,创建新闻库;从新闻库中获取目标事件的所有新闻文本,并进行热度分析,获取拐点新闻文本,抽取所述拐点新闻文本中的事件信息并保存;其中,获取拐点新闻文本的方法包括:统计所有新闻文本的热度值,按照新闻文本发布的时间顺序排序,构建热度值随时间变化的曲线图,取曲线图的所有极大点对应的新闻文本,即为所述拐点新闻文本,所述热度值为新闻的页面浏览量和网站独立访客量之和。本发明的方法通过选择对于目标新闻事件处于关键节点时的新闻文本——即拐点新闻文本进行摘要分析处理,准确地反映了新闻事件的发展态势。
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公开(公告)号:CN111737590A
公开(公告)日:2020-10-02
申请号:CN202010442783.4
申请日:2020-05-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了社交关系挖掘方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括:获取群组的对话流数据;将所述对话流数据划分为多个对话队列,其中,各对话队列的时间跨度小于或等于时间阈值;根据各对话队列中对话信息的上下文相关度,确定构成真实对话场景的对话队列;提取所述构成真实对话场景的对话队列所对应的用户,作为具有社交关系的用户。基于该方法及装置,可以还原对话场景,进而更加精准地映射对话用户,挖掘用户社交关系。
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公开(公告)号:CN111581370A
公开(公告)日:2020-08-25
申请号:CN202010310036.5
申请日:2020-04-20
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: G06F16/335 , G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F40/242 , G06Q10/06 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种综合多通道数据来源的网络舆情热度评估方法,包括:步骤一、收集各通道的流数据;步骤二、量化流数据对于目标事件的敏感值和情绪标签;步骤三、基于敏感度和影响力量化得到主体指标值;步骤四、基于敏感消息数、各类情绪标签对应的消息数,量化得到内容指标值;步骤五、基于每日的消息数、用户数、群组数,量化得到传播指标值;步骤六、基于主体指标值、内容指标值、传播指标值,量化得到各通道的综合热度值,并计算得到目标事件当日的总热度值。本方法建立了普适的网络舆情热度评估指标体系,评估结果更准确全面。本发明还公开了一种综合多通道数据来源的网络舆情热度评估装置,本装置对网络舆情热度的评估更准确全面。
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公开(公告)号:CN110413784A
公开(公告)日:2019-11-05
申请号:CN201910666645.1
申请日:2019-07-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的舆情关联分析方法,包括:提取互联网舆情知识中实体的属性和关系,基于知识图谱构建舆情业务知识库;确定需要关联分析的多个相同或不同类型的实体,采用相交、合并或者消减的方式对多个相同或不同类型的实体进行组合;确定多个相同或不同类型的实体每种组合方式进行关联分析的结果构成,得到分析结果。本发明还提供一种基于知识图谱的舆情关联分析系统。本发明可以实现包括特定人物、特定组织、特定事件、特定专题等在内的相同类型或不同类型知识的关联分析,并实现关联实体的多维度深度分析和关联挖掘,帮助业务用户准确掌握各类不同群体的关联情况,以及关联实体的全方位智能分析结果,进而辅助决策。
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公开(公告)号:CN109977219A
公开(公告)日:2019-07-05
申请号:CN201910207415.9
申请日:2019-03-19
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: 本发明公开了基于启发式规则的文本摘要自动生成方法,包括:S1、以文本的段落、句子顺序作为启发式语序,将新闻正文分为开始段落、中间段落和结尾段落,并以句子和片段为粒度对各段落进行启发式分割;S2、先以句子为粒度,分别抽取各段落的目标句子,得到各段落的句子摘要集合,再以所述句子摘要集合中的片段为粒度,分别抽取各段落的目标片段,得到各段落的片段摘要集合;S3、去除所述片段摘要集合中的冗余片段,将筛选出的片段按照片段出现的顺序组合,生成文本摘要。以及,基于启发式规则的文本摘要自动生成装置。采用本发明的方法生成的文本摘要的句子组织连贯性好,可读性强。
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公开(公告)号:CN117574892A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202311492828.9
申请日:2023-11-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/044
Abstract: 本公开涉及一种文本立场分析方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取待分析文本和所述待分析文本对应的主题短语;对所述待分析文本与所述主题短语进行特征提取,得到文本向量和主题向量;将所述文本向量和所述主题向量输入预训练的分层胶囊模型,得到所述分层胶囊模型输出的根据所述主题短语对所述待分析文本进行立场分析的分析结果,所述分层胶囊模型包括词胶囊层、句子胶囊层和类别胶囊层,所述词胶囊层、句子胶囊层和类别胶囊层分别用于提取所述待分析文本的词级特征、句子级特征和类别特征。本公开通过设置分层胶囊模型,能够提取文本的不同层级的特征信息,从而挖掘文本的深层信息,提升对文本进行立场判断的准确度。
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公开(公告)号:CN115905732A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211248018.4
申请日:2022-10-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9537 , G06N5/04 , G06F18/23 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于时空推理的用户未来位置预测方法,属于时空大数据分析与挖掘技术领域。针对目前用户未来位置预测工作中,因忽略人本身的行为规律信息导致的不足,为解决如何将人类行为规律融入未来位置预测的技术问题,在预测用户未来位置时,本方法充分考虑了时空数据的社会属性,对每一个位置将其类别也进行编码从而是模型可以获得位置的社会属性从而更好地挖掘位置信息。本方法充分考虑了人类自身的社会规律。将用户在星期、月份上的规律性也考虑进内,大幅提升了规律挖掘的深度。
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公开(公告)号:CN115358233A
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202210798992.1
申请日:2022-07-06
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 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种语言命名实体识别方法、语言识别装置、电子设备及介质,该方法包括:获取目标语言对应的待标注数据集;根据所述待标注数据集,基于语言预测模型,得到目标预测数据;根据预设的已标注数据集及所述目标预测数据,得到目标数据集;根据所述目标数据集,基于语言识别模型,得到所述目标语言对应的实体识别结果。该方法用以解决现有技术中由于一些目标语言及这些目标语言对应的样本数据集具有一定的局限性,易导致电子设备无法对上述这些目标语言进行准确识别的缺陷,实现电子设备可对这些目标语言进行准确识别,得到准确性较高的实体识别结果。
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