基于逐点互信息技术的诈骗信息特征词提取方法及系统

    公开(公告)号:CN107992473B

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN201711190871.4

    申请日:2017-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种基于逐点互信息技术的诈骗信息特征词提取方法及系统,该提取方法包括:提取诈骗信息主题关键词,组成主题关键词集合;将信息组中的信息按是否为诈骗信息划分为正样本集合和负样本集合,并得到正样本分词集合、负样本候分词集合和候选关键词集合;根据候选关键词集合的候选关键词在信息组的正相互性PMI值和负相互性PMI值得到候选关键词在信息组的权重,将权重大于预设阈值的候选关键词记为信息组的合格关键词。本发明通过对信息组中的信息进行处理,得到候选关键词集合,计算候选关键词相对于信息的正相互性PMI值和负相互性PMI值,得到候选关键词的权重,由此判断是否为合格关键词,实现了对数据流式信息的关键词提取。

    在CPU上实时多尺度人脸检测方法与系统及相关设备

    公开(公告)号:CN109815789A

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201811514183.3

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 本发明涉及人脸检测技术领域,具体涉及一种在CPU上实时多尺度人脸检测方法与系统及相关设备,目的在于降低人脸检测的硬件成本,提高人脸检测的速度与准确度。本发明的人脸检测系统包括:特征提取模块、多尺度检测模块和非极大值抑制模块。其中,特征提取模块配置为:从待检测图像中提取关键特征,得到多尺度的待检测特征图;多尺度检测模块配置为:根据多尺度的待检测特征图预测人脸得分和相应的位置;非极大值抑制模块配置为:根据人脸得分进行非极大值抑制,从而得到检测结果。本发明降低了人脸检测的硬件成本,提高了多尺度人脸检测的速度与准确度,能在CPU上实现准确率较高的多尺度人脸检测功能,继而可以应用在手机等平台上。

    一种确定网络用户的上网行为类别的方法

    公开(公告)号:CN105871630B

    公开(公告)日:2019-03-05

    申请号:CN201610370749.4

    申请日:2016-05-30

    Abstract: 本发明提出了一种确定网络用户的上网行为类别的方法,该方法,包括:提取每个待测网络用户的上网行为特征,并通过文档向量空间模型的量化方法形成用户行为特征矩阵X;根据所述用户行为特征矩阵X,通过概率潜在语义分析方法PLSA和EM算法,得到行为倾向集合T以及“用户‑倾向”概率分布矩阵D;根据所述用户行为特征矩阵X,通过支持向量机SVM算法,得到“特征词‑类别”概率分布矩阵C;通过矩阵乘法运行T×C得到“倾向‑类别”映射矩阵M;通过矩阵乘法运行D×M得到“用户‑类别”概率分布矩阵Y;根据任一待测网络用户在各个类别上的概率分布情况,将所述任一待测网络用户分类到概率值最大的类别中。

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