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公开(公告)号:CN110427264A
公开(公告)日:2019-11-08
申请号:CN201910578638.6
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: G06F9/50 , G06F16/951
Abstract: 本发明提出一种基于Kubernetes的JS解析方法及系统,包括:多台物理机、采集结果库、系统监控模块和解析任务控制模块;物理机,用于根据任务部署JS解析Pod,执行网页采集,将得到的采集结果存至采集结果库;系统监控模块,用于自动读取物理机的机器信息;解析任务控制模块,用于查询系统监控模块,得到各物理机的机器信息,以计算各物理机应部署的JS解析Pod个数,调用Kubernetes API调整各物理机的JS解析Pod个数。本发明有效的利用了空闲时间执行JS解析相关任务,并减小了JS解析的资源消耗。
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公开(公告)号:CN109960756A
公开(公告)日:2019-07-02
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 , G06F17/27
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:CN113190765B
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202110443387.8
申请日:2021-04-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了基于社交网络重构的意见领袖识别方法和装置。所述方法包括:获取多个用户的行为数据;根据多个用户的行为数据,构建社交网络;根据各用户的行为数据,确定各用户对于目标话题领域的关注度;基于预设的规则,根据各用户对于所述目标话题领域的关注度,重构所述社交网络;基于重构的社交网络,选择所述目标话题领域的意见领袖。基于该方法及装置,可以实现对于目标话题领域的意见领袖的准确识别。
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公开(公告)号:CN111737590B
公开(公告)日:2023-09-12
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:CN116681066A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310499505.6
申请日:2023-05-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了基于ERNIE模型的态度检测方法,其特征在于,包括:获取待测某信息下的原创文本及其评论、转发关系,得所述待测某信息下的原创文本及其对应的评论文本和转发文本;基于ERNIE模型,对所述原创文本、评论文本和转发文本的态度进行检测,得文本态度检测结果;获取所述原创文本、评论文本和转发文本对应的用户ID和发布时间,根据所述文本态度检测结果,采用时间衰减函数和最大概率和的规则,对待测用户的态度进行检测,得用户态度检测结果;以及,基于ERNIE模型的态度检测装置。本发明具有对态度的识别的精度高、泛化能力强等优点。
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公开(公告)号:CN113268673B
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202110443364.7
申请日:2021-04-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京蓝光汇智网络科技有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F40/253 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种互联网行动类信息线索分析的方法,包括:从互联网获取信息文本;将信息文本输入预训练的行动线索标注算法模型中,应用预训练的行动线索标注算法模型获取信息文本中的行动类信息线索单词;其中,所述行动类信息线索单词的实体类型包括自定义类型,所述行动线索标注算法模型对属于自定义类型的单词的权重进行增量运算。本发明可以对采集内容进行快速的语法分析,获取内容中用户关注的时间、地点、人物和活动等行动类线索信息,这样就可以对关键词信息进行标注或分类,最终让用户可以很清晰、明了的查看线索信息内容。
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公开(公告)号:CN112667872B
公开(公告)日:2023-04-07
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:CN114297498A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111638795.5
申请日:2021-12-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明通过网络技术处理领域的方法,实现了一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法和装置。方法基于神经网络算法,设计用户双重特征提取模块和关键传播结构挖掘模块两个逻辑模块组成,通过输入微博中不同话题数据,得到输入数据中具有代表性特征的意见领袖及关联关系输出。本发明设计基于节点中心度的消息传递机制,充分结合了节点在拓扑结构中的重要性,构造了一个新的图神经网络模型提取社交网络中用户的特征。首次利用图分类任务挖掘不同事件中的关键结构信息,在挖掘社交网络中top‑k个意见领袖的同时能够从节点连通性、节点相似度、节点中心度三个角度学习意见领袖之间潜在的联系,构造网络中的关键传播结构。
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公开(公告)号:CN109241483B
公开(公告)日:2021-10-12
申请号:CN201811008674.0
申请日:2018-08-31
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: G06F16/958
Abstract: 本发明涉及一种基于域名推荐的网站发现方法,包括:在域名字符集随机选取任意字符排列组合以获得词根字符串;以该词根字符串组成候选字符串;将该候选字符串与候选域名后缀进行拼接,组成推荐域名;对该推荐域名进行DNS解析,以判断为合法的该推荐域名为合法域名;验证该合法域名是否存在对应网站,若存在则获取为目标网站。
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公开(公告)号:CN113221542A
公开(公告)日:2021-08-06
申请号:CN202110348599.8
申请日:2021-03-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京理工大学
IPC: G06F40/232 , G06F40/242 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及一种基于多粒度融合与Bert筛选的中文文本自动校对方法,属于自然语言处理技术领域;本发明通过结合字粒度与词粒度级别的校对模型,以期能够利用不同粒度级别的信息。字粒度模型采用集成规则生成候选集与Bert筛选的方法,词粒度采用传统方法,先构建候选集,然后使用N‑Gram模型计算句子困惑度取最佳候选。另外该方法还解决了多字少字等错误类型问题。实验结果验证了该方法能有效提高检错纠错的召回率,有效提升校对模型性能。对比现有技术,本发明规避了字粒度校对模型和词粒度校对模型带来的局限性,基于多粒度融合与Bert筛选通过两种粒度有效结合不同层次信息,通过N‑Gram LM打分与Bert进行筛选,能够有效提高错误的召回率和校对的准确率。
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