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公开(公告)号：CN119205115A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411186077.2
申请日：2024-08-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q20/40 , G06Q40/03 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的信用卡欺诈检测方法、装置及存储介质。该基于图神经网络的信用卡欺诈检测方法包括：获取待处理数据；将待处理数据输入至训练好的信用卡欺诈检测模型中，获得所述待处理数据的类别；所述信用卡欺诈检测模型用于将输入的数据分类为正常数据或欺诈数据，且所述信用卡欺诈检测模型是基于图神经网络和混合专家网络构成的。本发明提供的基于图神经网络的信用卡欺诈检测方法、装置及存储介质，基于图神经网络和混合专家网络训练得到的信用卡欺诈检测模型，能够更充分地学习到输入数据中的信息，从而获得更准确的检测结果。
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公开(公告)号：CN116187443B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202310149607.5
申请日：2023-02-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N5/022
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于多维符号动力学的因果强度检测方法和检测装置。其中，因果强度检测方法包括，首先根据时间序列构建相空间中的吸引子，然后针对吸引子中的每个元素点，基于曼哈顿距离计算方法计算元素点的最近邻点，计算每个最近邻点对应的第一模式，对每个元素点的所有最近邻点的第一模式进行平均处理，得到每个元素点的平均模式，根据平均模式得到每个元素点的真实平均模式和预测平均模式，根据真实平均模式和预测平均模式计算因果强度值。依据本发明的因果强度检测方法可以提高因果强度值的检测效率。
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公开(公告)号：CN117313736A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310974595.X
申请日：2023-08-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/279 , G06F16/35 , G06F40/205 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种评论文本的隐式需求识别方法及装置，其中，该方法包括：获取评论文本；采用需求预测模型挖掘评论文本的第一隐式需求；对第一隐式需求重构得到具体表述的第二隐式需求；采用需求预测模型根据第二隐式需求和评论文本判别得到第一隐式需求所对应的具体需求层面及需求强度，其中，需求层面用于表征第一隐式需求的需求类型，需求强度用于表征第一隐式需求的强烈程度；输出评论文本的隐式需求识别结果，其中，隐式需求识别结果包括：第一隐式需求，需求层面，需求强度。通过本发明实施例，解决现有方法难以深层建模用户隐式需求，以及无法联合分析需求层级与强度的技术问题，实现从海量评论中对用户隐式需求进行自动深层次的挖掘。
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公开(公告)号：CN116562299A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310143177.6
申请日：2023-02-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/295 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种文本信息的论元抽取方法、装置、设备及存储介质，方法包括：分析待处理的文本信息，得到文本信息对应的句法图；将句法图输入至预先设置的语义图生成模型中，得到语义图生成模型输出的文本信息对应的语义图；其中，语义图生成模型用于基于句法图中的向量特征构建语义图；将语义图和在文本信息中预先设置的触发词输入至预先设置的游走模型中，得到游走模型输出的目标路径和目标路径对应的论元抽取结果；其中，游走模型用于：以触发词对应的节点为起点，基于游走路径确定目标路径，并确定通过目标路径抽取的目标论元及其对应的类型，作为论元抽取结果。本发明实施例有效提高了模型的可解释性。
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公开(公告)号：CN113627596A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110914090.5
申请日：2021-08-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京仿真中心
Abstract: 本发明属于多智能体系统的强化学习领域，具体涉及了一种基于动态图神经网络的多智能体对抗方法及系统，旨在解决现有基于图神经网络的多智能体模型训练速度慢、效率低以及图构建中需要较多人工干预的问题。本发明包括：获取每一个智能体的观测向量，并进行线性变换获得观测特征向量；计算相邻智能体之间的连接关系，构建智能体之间的图结构；结合观测特征向量对智能体之间的图结构进行嵌入表示；将嵌入表示用于动作网络的动作预测结果和评价网络的评价，进行网络时空并行训练；通过训练好的网络进行多智能体对抗中的动作预测和动作评价。本发明通过剪枝建立更真实的图关系，利用全连接神经网络加位置编码的实现时空并行训练，训练效率高、效果好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948047B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910047874.5
申请日：2019-01-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及信息检索领域，具体涉及一种基于转移熵的文化基因排序方法与系统及相关设备，目的在于降低计算的复杂度，并提高排序准确度。本发明的文化基因排序方法包括：针对待排序的每种文化基因，在参与该文化基因传播的所有用户中，根据预设的关联用户数量阈值，筛选出传播该文化基因的关键用户；针对每个关键用户，分别计算该关键用户的每个关联用户到该关键用户的转移熵，进而计算该关键用户的影响力值；根据关键用户的影响力值，分别计算每种文化基因的流行度值；根据每种文化基因的流行度值，分别计算每种文化基因的得分，并根据得分进行排序。本发明提供了一种对文化基因流行度自动排序的方法，降低了计算复杂度，具有较高的排序准确度。
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公开(公告)号：CN109978358B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910202920.4
申请日：2019-03-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于机器学习领域，具体涉及了一种基于半监督学习的销售风险点检测方法、系统、装置，旨在解决销售风险点分析效率低、准确率不高、应用场景局限以及大数据环境下难以应用的问题。本发明方法包括：获取数据并构建图数据库；将图数据库中的数据清洗成原始状态；对数据聚类，找出平均轮廓系数接近1时的k值；标记k个聚类数据的特征并设置规则，采用随机森林法分类数据；分析数据之间的相关性，找出风险产品组合；采用知识图谱展示风险点。本发明结合有监督与无监督学习，可以有效地检测出企业可能存在的金融风险并为企业提供建议，优化团队组合，丰富产品搭配。
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公开(公告)号：CN107577656B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710565733.3
申请日：2017-07-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及文本隐含语义激活方法及系统，所述激活方法包括：获取待测文本的待测词项信息；根据文本集合知识库及所述待测文本的待测词项信息，确定所述文本集合知识库的词表中每个参考词项的激活系数；所述文本集合知识库包括多个参考词项共同构成的词表、对应各参考词项的参考词向量及参考词频；根据各激活系数，选取对应的参考词项构成待测文本的隐含语义集合；将所述隐含语义集合添加到所述待测文本中进行语义扩充。从而能够准确确定待测文本的隐含信息，准确度高。
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公开(公告)号：CN103106616B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310062057.X
申请日：2013-02-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及社会信息化传播网络中用户行为的数据挖掘，本发明具体公开了一种基于资源整合与信息传播特征的社区发现及演化方法，从而更加精确地定义用户社区，并发现有意义的社区演化模式。本发明针对现有社区发现与演化方法中网络资源整合度低和信息传播因素考虑较少等特点，提出了基于资源整合的社区发现方法，利用共享潜在特征的协同矩阵分解方法将用户行为和用户交互行为有机地结合到一起；并以信息传播理论为指导，纳入用户的好友影响为信息传播特征，基于一阶马尔科夫假设，采用机器学习方法完成社区演化模式的挖掘。实验表明这一方案能有效地提高用户社区的挖掘与演化质量。
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公开(公告)号：CN103414792B
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201310389369.1
申请日：2013-08-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的加式制造资源调度系统及相应的方法，该系统包括：客户端，用于请求加式制造任务，接受来自云操作系统的反馈信息；服务端，用于执行加式制造任务，接收来自云操作系统的加式制造请求，将制得的产品发给收货方；云操作系统，用于协调处理客户端和服务端之间的工作；收货方，用于接收加式制造服务得到的产品。本发明还公开了一种加式制造资源调度方法。本发明基于云计算技术通过计算机远程操控实现对3D打印机的自动装填用料和自动去除模型，根据客户需求对同一地点打印的不同部件进行自动组装，解决了当前以3D打印为代表的加式制造业资源调度优化问题，使3D打印机由单机走向网络化，优化了有限资源利用率。
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