一种基于Kubernetes的通用服务转换方法及系统

    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

    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。

    新闻事件信息归纳方法
    24.
    发明授权

    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

    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。

    基于知识图谱的舆情关联分析方法及系统

    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

    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。

    文本立场分析方法、装置、设备及存储介质

    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

    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。

    一种基于时空推理的用户未来位置预测方法

    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

    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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