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公开(公告)号：CN112395482B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202011227796.6
申请日：2020-11-06
Applicant: 北京工商大学 , 北京市疾病预防控制中心
IPC: G06F16/951 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种食品安全事件预警平台。所述预警平台包括：新闻挖掘模块、数据管理模块、预警模块和展示模块，所述新闻挖掘模块用于从各大新闻网站采集食品数据，所述数据管理模块用于存储所述新闻挖掘模块采集的食品数据，所述预警模块用于从所述数据管理模块调取食品数据并根据所述食品数据基于图神经网络的机器阅读理解模型进行关键信息的提取，根据关键信息进行食品判定和评估；所述展示模块用于根据所述预警模块的评估结果展示预警信息。本发明能够及时对食品安全事件进行预警，避免时间进一步扩大造成更大的人员伤亡以及财产损失。
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公开(公告)号：CN112364091A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011239021.0
申请日：2020-11-09
Applicant: 北京工商大学 , 北京市疾病预防控制中心
IPC: G06F16/26 , G06F16/28 , G06F16/215 , G06F16/36 , G06F16/951 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱的人物关系可视化查询方法及系统，方法包括：采用Scrapy框架从互联网中爬取与当前人物相关的网页信息；对网页信息进行解析，提取与当前人物有关的人物信息和关系信息；对人物信息和关系信息进行规范化处理，构建所有人物与当前人物相关的五元组数据；对五元组数据进行人物关系反向推理，获得反向五元组数据；根据向五元组数据构建人物关系知识图谱，并将人物关系知识图谱存于图数据库中；从图数据库中获取待查询人物对应的人物关系知识图谱并进行可视化展示。本发明采用图数据库存储人物关系知识图谱，进而提高查询速度。另外本发明通过可视化技术将图谱中的知识展现出来，产生一种视觉的冲击感，能更高的认识和理解人物关系。
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公开(公告)号：CN112257920A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011123547.2
申请日：2020-10-20
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开一种可直接捕获时空相关性的时空数据预测方法，包括如下步骤：准备方法所需数据；构建可直接捕获时空相关性的时空数据预测模型；对构建的模型进行训练，得到模型参数；用训练好的模型对时空数据进行预测。本发明解决了现有时空数据预测方法无法捕获时空数据中紧密的时空相关性的缺点，可以有效的挖掘出时空数据中的时空特征，从而提高时空数据预测任务的准确性，在交通管理、灾害预测等多种领域都具有非常重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN112257429A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011109749.1
申请日：2020-10-16
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了基于BERT‑BTM网络的微博突发事件检测方法，读取微博数据集，对所述微博数据集进行处理，获得原始数据集；将所述原始数据集进行向量化处理，得到向量化处理后的词向量集，然后通过调用预训练BERT模型对所述基础BERT词向量集处理，得到BERT词向量集；构建BERT‑BTM模型，通过所述BERT‑BTM模型对所述原始数据集进行处理；构建BERT‑BTM网络，然后对所述BERT‑BTM网络进行划分，完成突发事件检测。本发明解决了现有微博突发事件检测方法中短文本数据稀疏、无法解决一词多义的问题，并提高了突发事件检测效率。
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公开(公告)号：CN112256941A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011123548.7
申请日：2020-10-20
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/906 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开一种基于局部信息的社交网络重构方法，步骤一：数据预处理；步骤二：根据节点属性和网络拓扑结构添加占位符节点；所述的占位符节点是为了定位缺失点而存在的一种临时性节点；步骤三：对步骤二所添加的占位符节点进行聚类，用以确定缺失点的具体数目和位置，消除多余的占位符节点，增加网络重构准确性；步骤四：使用链路预测算法确定网络中的缺失边；步骤五：根据上述步骤的处理结果重新构建网络结构。本发明方法可以有效的确定缺失点的位置，并且先解决缺失点的问题可以很好的为后续缺失边的补足做有效支撑，提高预测准确性；可使得舆情传播的相关研究更加高效，有效控制不良舆情传播造成的严重影响和危害。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107958032B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201711156309.X
申请日：2017-11-20
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/953 , G06Q50/00
Abstract: 本发明一种有效的动态网络节点影响力度量方法，针对带有时间戳的网络，按照一定的时间片段，将网络划分为若干个有序的独立网络快照。网络结构以边集的形式存储，每条边都带有时间戳记录。含依次对独立网络快照进行叠加，形成叠加网络快照。为了刻画网络的动态性，本发明提出了边权重衰减与节点影响力衰减机制，通过不断迭代计算，得到节点在不同时间段内的影响力。本发明所提供的动态网络节点影响力度量方法，无论在小规模的电影演员合作网络，还是在大规模社交网络，都能够快速有效度量动态网络节点影响力。相对于传统的静态网络影响力度量，本发明可以对节点影响力的变化过程进行刻画，并且准确度量动态网络节点影响力，本方法简洁高效。
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公开(公告)号：CN111639787A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010347235.3
申请日：2020-04-28
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开一种基于图卷积网络的时空数据预测方法，包括如下步骤：获取时空数据作为预测任务的对象；对获取到的时空数据进行处理得到数据集；构建基于图卷积网络的时空数据预测模型；将得到的训练样本和验证样本作为构建模型的输入，执行训练算法，得到模型参数，确定基于图卷积网络的时空数据模型；输入待测时间和空间，执行基于图卷积网络的时空数据模型，从而得到期待的预测结果。本发明可以有效的捕获时空数据中的时间属性和空间结构特征，从而提高时空数据预测任务的准确性，在疾病监控、交通管理等多种领域都具有非常重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN106874378B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201710006826.2
申请日：2017-01-05
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明涉及一种基于规则模型的实体抽取与关系挖掘构建知识图谱的方法，步骤一:爬取目标领域的百科知识库数据，并定义食品类、农药类、营养类、病虫害类字典，便于规则挖掘；步骤二:对百科类数据进行去HTML标签化，获取中文文本并获取URL链接，便于后续处理；步骤三:通过加入人工标注的关系属性信息，来获取更全的实体属性信息；步骤四:对事件的获取以及图谱关系建立。本发明将文本信息转换成词向量数学信息，然后进行向量相似度比较，并根据数字间的关系，来标注实体间的关系，为用户展现出该领域的核心知识库，并提高优化搜索质量，实现了从简单字符串到实体理解的过程。
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公开(公告)号：CN109102111A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810835050.X
申请日：2018-07-26
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种度量导演与演员合作可能性的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：根据导演与演员、演员与演员间合作关系以及合作次数，构建导演演员合作网络图；步骤二：建立导演间相似度矩阵，用公式求得各导演间的相似度，并建立相似度矩阵；步骤三：确定导演与演员间是否存在最佳路径，寻找最佳路径的过程是：寻找出演员ai和导演dj之间的全部路径，然后选择出这些路径中的最短路径，在最短路径集合中选出路径上权重和最大的路径，即为最佳路径；步骤四：计算导演与演员间的合作度；从网络结构和导演、演员自身因素两方面出发，突破了传统方法单纯通过合作电影的票房度量导演演员间合作可能性的局限。
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公开(公告)号：CN107403007A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710609782.2
申请日：2017-07-25
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明是一种基于网络的微博消息可信度判别模型的方法，步骤如下：步骤一：计算先验知识；步骤二：定义网络模式；步骤三：定义元路径并生成网络；步骤四：在异构信息网络上做分类；步骤五：虚假消息识别。本发明的优点及功效：一、将评论网络建模为异构信息网络并在异构信息网络上做分类，这在微博虚假消息识别中是一次创新。二、训练数据不需要标注，节省了人力和时间。三、相比于以往研究中通过最终结果来计算特征的重要性，本发明中将特征权重的计算作为模型的一部分，得到最终分类结果的同时也得到了特征的重要性，并且在分类过程中可以观察到特征权重的变化。四、提高了微博虚假消息识别的准确率。
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