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公开(公告)号：CN105072120A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510502761.1
申请日：2015-08-14
Applicant: 中国传媒大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1408 , H04L63/1441
Abstract: 本发明提供了基于域名服务状态分析的恶意域名检测方法及装置。该方法包括：获取网络中的通信数据；对通信数据进行解析，以提取出通信数据中涉及到的源主机的IP、源主机所查询的域名以及查询域名的时间；查询域名风险等级数据库，以确定源主机所查询的域名是否存在于域名风险等级数据库中，如果存在，则从域名风险等级数据库中取出并呈现与域名相对应的风险等级结果，如果不存在，则对域名进行风险等级评估并呈现风险等级评估结果。其中，该风险等级评估包括域名注册信息关联分析和故障监测分析。本发明所提供的恶意域名检测方法及装置能够准确检测未知恶意域名。
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公开(公告)号：CN104850850A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510159543.2
申请日：2015-04-05
Abstract: 一种结合形状和颜色的双目立体视觉图像特征提取方法，属于多媒体信息检索、智能信息处理、数据挖掘等数据处理领域，克服双目立体视觉图像特征提取精确度不高、复杂度大等缺点。本发明步骤：通过立体匹配对双目立体视觉图像进行深度图提取；基于选定大小窗口对双目立体视觉深度图像进行轮廓形状特征提取，并进行降维；采用滑动窗口检测方法对完整深度图像进行特征提取，并进行降维；对双目立体视觉左图像进行颜色特征提取，形成直方图特征；对轮廓形状特征和颜色特征进行高斯归一化，实现多特征融合的双目立体视觉图像特征提取。本发明能够获取精确、低维的双目立体视觉图像特征，较好的应用于基于内容的相关资源索引和检索。
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公开(公告)号：CN104142998A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410377112.9
申请日：2014-08-01
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30707 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提供一种文本分类方法，其通过利用词的概率信息和词的权重信息对分类的影响，提高了新分类器的分类性能。具体的：其采用基尼指数的纯度形式，更适合于文本分类，因为对于文本分类来说，所含的信息越多，越有利于文本的分类。其在改进后的基尼分类公式中保留了sim(cj|d)，这样能充分利用训练集中词的权重信息。其采用基尼指数的纯度形式，并取δ＝1/2即：这种形式充分考虑了词的概率信息对分类的影响。
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公开(公告)号：CN104050258A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410265932.9
申请日：2014-06-15
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867
Abstract: 一种基于兴趣群组的群体推荐方法涉及信息技术领域。目前各个网站主要进行的是个性化推荐，为每个用户量身定做推荐内容，这样随着用户的增多，推荐服务器的计算压力比较大，难以实时推荐。本发明先根据用户的兴趣爱好将他们分配到兴趣群组中，每个兴趣群组用一个虚拟用户代表这个兴趣群组的爱好。为群组内用户的推荐都使用同一个兴趣群组的推荐列表。所以计算量显著减少。在推荐系统中存在数据稀疏性问题，增加了项目评分支持度作为衡量某个项目的评分可信程度标准。本发明增强推荐结果的多样性，同时也能显著减少产生推荐结果的计算量，提高系统的可扩展性。
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公开(公告)号：CN103313142A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310205349.4
申请日：2013-05-26
Applicant: 中国传媒大学
IPC: H04N21/83 , H04N21/8352
Abstract: 面向三网融合的视频内容安全责任认定方法，属于计算机信息安全领域。本发明针对视频内容在开放网络传输，并在多个不可信主体间进行业务交互，当发生非法视频内容传播事件时，无法确定责任方而设计。将视频在时间维随机的选取若干关键帧并按照帧序号划分为若干组。在空间维，对每个关键帧进行区域分割，分为中心区、边缘区和角落区，对不同的区域分配不同的采样率。将处于同一分组的关键帧采样信息进行级联后，进行比特承诺。在传输的过程中，双方协商一个秘密通信标识，接受方通过验证秘密通信标识和比特承诺值，来确保视频内容没有被篡改。在发生纠纷时，在两方之间采用保密比较协议对比特承诺结果进行保密比较，实现责任认定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102547297A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210048099.3
申请日：2012-02-28
Applicant: 中国传媒大学
Abstract: 基于DC系数的MPEG2视频水印实现方法，属于计算机信息安全领域。本发明提出了在编码视频的I帧的亮度分量中嵌入水印信息，从而保证了视频水印的鲁棒性；在水印嵌入位置上，选择对视频质量影响最小的每一个条带的最后一个宏块的Y分量的最后一个差分DC系数，使得修改DC系数后并不会影响到其他条带的视频数据；在水印的嵌入提取算法中，结合MPEG2视频中DC系数采用霍夫曼差分编码特征，在保证添加水印前后DCT系数的编码量不变的基础上嵌入水印信息；水印的嵌入和提取并不涉及大量的数据DCT、IDCT变换以及量化和反量化，大大降低了视频水印系统的复杂度，提高了水印的嵌入和提取效率，并增强了水印信息提取的准确度。
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公开(公告)号：CN101968819A
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN201010537106.7
申请日：2010-11-05
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 面向广域网的音视频智能编目信息获取方法，属计算机应用领域。本发明特征在于，提出了基于关键词特征项位置因素的权重算法，对文档中不同位置的特征项赋予不同的加权因子，进而更准确地计算网页内容的主题相似度；综合利用网页内容相似度、超链接的URL目录层次信息、超链接的锚文本信息三方面因素，优化选择主题相似度更高的链接。对搜索到的主题页面，采用基于本体和HTML的信息提取方法自动提取出编目信息。采用改进的语义相似度计算方法，对提取到的编目信息进行规范化。本发明能够智能、自动地为编目者提供著录项信息，减轻人工劳动量，提高编目效率，能够适应专业和非专业编目者的不同需求，也能适应广域网环境。
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公开(公告)号：CN118504556B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410576751.1
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F40/242 , G06F40/284 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/258 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种针对新闻的人物言论观点挖掘方法、设备及介质，涉及电数字数据处理技术领域。方法包括：从新闻语料中抽取符合触发词的人物言论；生成人物言论对应的标签，并构建用于连接人物言论及其对应的标签词的提示模板；根据提示模板构建训练样本，训练得到中心观点识别模型，并通过中心观点识别模型，判断人物言论是否属于中心观点；对人物言论进行聚类，得到由若干言论类别组成的聚类结果，并对聚类结果进行分词，得到分词后的人物言论分词列表；从人物言论分词列表中，选取指定的人物言论分词作为言论类别对应的主题事件；根据主题事件和人物言论，生成人物言论对应的知识图谱，以通过知识图谱，实现对人物言论的观点挖掘。
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公开(公告)号：CN115577707B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211568523.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国传媒大学
IPC: G06F40/279 , G06F16/35 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N7/01
Abstract: 本发明提供一种多语言新闻主题词的分词方法，属于数据挖掘技术领域，具体包括：基于新闻的发布时间、题目中的关键词、分类确定待提取文本的临近领域，构建模型的源域模块，采集待提取文本的所述临近领域的有标签数据，构建源域数据集，构建目标域模块，将待提取主题词的领域文本视为目标数据集；构建领域文本主题词提取预训练模型，在进行预训练模型训练时，对于不同语种的词向量的表征，分别选择不同的预训练模型，采用迁移成分分析的方法，对预训练模型进行优化，获得邻域文本主题词提取模型，获得待提取领域文本的主题词标签，获取领域文本主题词，从而更好的实现了对多语言的新闻主题词的准确高效分词。
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公开(公告)号：CN111797800A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010671784.6
申请日：2020-07-14
Applicant: 中国传媒大学
Abstract: 本发明提供一种基于内容挖掘的视频分类方法，包括：S1、将待分类视频进行剪辑、按帧截图操作，生成截图集；S2、根据目标检测模型生成实体、实体类型、实体数量、实体位置、相关实体位置信息；S3、根据目标追踪模型，获取截图集中长期存在的人物个数及人物运动轨迹；S4、将基础信息转换为序列化特征向量；S5、将序列化特征向量作为输入数据，通过分类规则集进行视频分类。通过本发明，通过多层特征金字塔的特征融合，使得检测实体的精度更高，检测实体的种类更全面，同时利用概念序列化和改进的Apriori挖掘算法，优化了视频分类规则，使得分类精度更优，效率更高。
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