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公开(公告)号：CN110781297B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910881086.6
申请日：2019-09-18
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层次判别树的多标签科研论文的分类方法，包括：步骤一、获取标签已知的论文和标签，提取标签的特征词语集合，构建二元判别模型；步骤二、将标签更新为二元判别模型，得层次判别树模型；步骤三、获取标签未知论文的文本表征，输入到层次判别树模型中根节点的所有二元判别模型中，计算具有该节点对应标签的概率，若大于阈值，则输出该根节点对应的标签；输入至该标签对应的节点的子节点的所有二元判别模型中，计算具有该节点代表标签的概率，若大于阈值，则输出该子节点对应的标签，逐级判断，直至叶节点；输出的所有标签即为该论文的标签。本发明具有充分挖掘论文的特征词语，快速、准确对论文进行层次分类的有益效果。
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公开(公告)号：CN107944559B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201711190865.9
申请日：2017-11-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种实体关系自动识别方法及系统，该方法包括：训练卷积神经网络得到实体关系识别模型；获取对应待确认实体组的相关语料库；将相关语料进行分词，并将分词得到的相关词语转化为相关词向量；将相关词向量按相关语料转化为矩阵作为实体关系识别模型的输入，得到相关关系种类和相关关系种类的相似度值，将相似度值高的相关关系种类作为待确认实体组的关系种类。本发明通过锻炼卷积神经网络作为实体关系识别模型，在出现新增实体时，计算得到一系列新增实体组的关系种类，并得出每一项关系种类的相似度值，通过具体的数值来确定相关关系种类的程度，提高得到的新增实体组之间关系种类的准确性。
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公开(公告)号：CN110781297A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910881086.6
申请日：2019-09-18
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层次判别树的多标签科研论文的分类方法，包括：步骤一、获取标签已知的论文和标签，提取标签的特征词语集合，构建二元判别模型；步骤二、将标签更新为二元判别模型，得层次判别树模型；步骤三、获取标签未知论文的文本表征，输入到层次判别树模型中根节点的所有二元判别模型中，计算具有该节点对应标签的概率，若大于阈值，则输出该根节点对应的标签；输入至该标签对应的节点的子节点的所有二元判别模型中，计算具有该节点代表标签的概率，若大于阈值，则输出该子节点对应的标签，逐级判断，直至叶节点；输出的所有标签即为该论文的标签。本发明具有充分挖掘论文的特征词语，快速、准确对论文进行层次分类的有益效果。
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公开(公告)号：CN104967667B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201510278645.6
申请日：2015-05-27
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云服务的软件稳定性测试远程监控系统，包括：在每个loadrunner控制主机上部署一个loadrunner代理采集模块，用于采集对应loadrunner控制主机上的测试信息，并将采集的测试信息发送至局域网服务器数据库；数据处理模块，用于将局域网服务器数据库中存储的测试信息进行格式转换及压缩处理后发送至云服务器；云服务器，用于将接收到的测试信息进行解压处理，并按信息类型插入到云服务器数据库中；云服务器Web展现模块，用于提供人机交互界面，通过与所述云服务器数据库通信，响应用户的查询操作。本发明很好的解决了使用Loadrunner软件进行长时间稳定性测试远程监控困难的问题。
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公开(公告)号：CN104901847B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201510278739.3
申请日：2015-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出了一种社交网络僵尸账号检测方法及装置，采用层次化启发式方法进行僵尸账号检测，利用账号资料特征、微博内容特征、发帖时间特征、发帖行为一致性特征，按照计算时间代价逐步判别，一旦判别成功就停止计算，否则就继续下一层次特征的计算，考虑到大部分僵尸账号的生成和维护依靠自动化程序进行，成本低，可以通过较低代价的判别方法检测，所以本发明的所述方法可以大幅提高检出效率，另一方面，本方法使用了账号资料、微博内容和行为特征等多维度特征，能够提高僵尸账号的检出率和准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107944559A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711190865.9
申请日：2017-11-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06N5/022 , G06N3/0454
Abstract: 本发明涉及一种实体关系自动识别方法及系统，该方法包括：训练卷积神经网络得到实体关系识别模型；获取对应待确认实体组的相关语料库；将相关语料进行分词，并将分词得到的相关词语转化为相关词向量；将相关词向量按相关语料转化为矩阵作为实体关系识别模型的输入，得到相关关系种类和相关关系种类的相似度值，将相似度值高的相关关系种类作为待确认实体组的关系种类。本发明通过锻炼卷积神经网络作为实体关系识别模型，在出现新增实体时，计算得到一系列新增实体组的关系种类，并得出每一项关系种类的相似度值，通过具体的数值来确定相关关系种类的程度，提高得到的新增实体组之间关系种类的准确性。
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公开(公告)号：CN105022964B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201510292056.3
申请日：2015-06-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于行为预测控制的可信网络群体构建方法，包括：步骤10，对用户终端进行身份度量；不能通过身份度量的用户终端拒绝接入；步骤20，对通过身份度量的用户终端进行状态度量；不能通过状态度量的用户终端拒绝接入；步骤30，对通过状态度量的用户终端进行行为度量；不能通过行为度量的用户终端拒绝接入。本发明在可信群体的构建过程首先通过预测个体行为是否可信来评估行为个体是否可信，然后在个体行为的基础之上抽象出群体的可信行为的规范，基于群体可信行为的规范来约束个体，使得个体和群体有机结合，最终确保个体和群体的可信，最终通过可信个体来构建一个可信群体。
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公开(公告)号：CN107026700A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710090914.5
申请日：2017-02-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04B17/391 , H04W24/00 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于数据包转发的信任模型构建的方法及装置，该方法包括：在数据包转发的网络中，根据网络节点a直接观察网络节点b接收和转发数据包的情况，确定网络节点a对网络节点b的直接信任水平，通过网络节点a的除网络节点b之外的其他邻居网络节点直接观察网络节点b接收和转发数据包的情况，获得网络节点a对网络节点b的推荐信任水平；根据网络节点a对网络节点b的直接信任水平和推荐信任水平，获得网络节点a对网络节点b的信任水平模型。通过上述方式，本发明能够为及时准确地对网络中网络节点的可信状态进行判断和分析提供技术支持和理论依据，为Ad hoc网络防止恶意攻击和软安全问题提供技术支持和理论依据。
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公开(公告)号：CN106294333A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510236634.1
申请日：2015-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种微博突发话题检测方法及装置，用以解决目前微博突发话题难以识别的问题，该方法包括，提取指定的微博数据集合中的特征项，特征项为包含具体语义的语言单元；确定特征项在微博数据集合的文本中的流通度以及特征项当前的热度；以流通度为质量参数项，以热度为位置参数项对特征项进行动力学建模，得到特征项的当前能量和加速度；在得到的能量以及加速度分别大于第一预设值以及第二预设值时，检测突发特征项；根据检测到的突发特征项在同一条微博中同时出现的情况计算突发特征项之间的互信息；当互信息大于第三阈值时，对突发特征项进行合并，得到突发话题，该方案能够提高微博突发话题检测的准确率。
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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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