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公开(公告)号：CN105871630A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610370749.4
申请日：2016-05-30
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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公开(公告)号：CN104866567A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510266326.3
申请日：2015-05-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/904
Abstract: 本发明提供一种业务数据呈现方法及装置，用于解决目前业务数据到单一图表的转化方式难以满足用户对业务逻辑、成果的多样化展示的问题。该方法包括：根据预先设置的业务场景模型中各单元格内的业务规则中定义的业务数据获取规则获取待呈现的业务数据的集合；按照所述业务规则中预先设定的与所述各单元格对应的图表类型以图表的形式呈现所述数据集合中对应于所述各单元格的业务数据，该方案使得业务数据得以根据用户的需求被多样化的展示，提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN118585608A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410750428.1
申请日：2024-06-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/2415 , G06F40/30 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及人工智能进行自然语言处理技术领域，尤其涉及一种短文本智能分析与分类优化方法，包括以下步骤：S1：对短文本信息进行初步处理，得到初步处理后的短文本信息；S2：引入均衡负载数据分片算法将初步处理后的短文本信息进行数据分片并存储至多个节点k，利用分布式分散处理算法实现数据并行处理；S3：引入语境深度理解算法，优化短文本信息分类的准确率；S4：各节点k利用优化自然语言处理算法对分得的短文本分片数据进行智能分析，并确定其所属类别；S5：汇总并分析全部节点k上的分类结果，得到短文本信息的最终分析与分类结果，本方法提高了短文本信息处理分析与分类中的效率及准确率。
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公开(公告)号：CN117591119B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311441226.0
申请日：2023-11-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及软件检测技术领域，公开了一种海量APK源码特征提取及相似分析方法，首先输入两个APK文件，通过源码解析反编译方法提取到APK包的AndroidManifest文件、本地化语言配置文件，提取到SMALI或JAVA源代码；再通过包名索引、启动类索引、固定目录识别方式，识别APK核心源码目录、第三方包目录、系统资源目录，并生成源码树；再对核心源码目录中的文件进行分析，计算文件HASH，提取源码文件中字符串类声明特征表示作为加权特征；计算拟进行分析的两棵源码树结构的相似度情况，根据源码目录的类型对进行不同程度的相似度加权。本发明降低分析资源投入和时间消耗，提升源码相似分析的准确度，能够实现在大规模APK数据分析场景的高性能分析。
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公开(公告)号：CN116644229B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310545163.7
申请日：2023-05-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F18/214 , G06F18/243
Abstract: 本申请涉及一种推荐信息过度泛娱乐化预测方法、装置及服务器，方法应用于服务器，包括：获取用户个性化推荐场景下的待预测时刻的实时行为数据和第一历史行为数据；对待预测时刻的实时行为数据和第一历史行为数据进行特征提取，获得待输入特征；将待输入特征输入推荐信息过度泛娱乐化预测模型；获取推荐信息过度泛娱乐化预测模型的输出结果，输出结果表征用户待预测时刻是否发生推荐信息过度泛娱乐化。通过上述方式，解决了现在对过度泛娱乐化的信息推荐的预测角度的研究还存在空白的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116962996A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311222480.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W4/12 , H04W4/08 , H04L51/063 , H04L51/214 , H04L51/52 , H04L51/56 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于粒子群算法的信息传播预测方法、装置和设备，属于信息处理技术领域，该方法包括：确定在第一时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量；其中，各个类型的用户对目标信息的信任程度和/或传播方式不同；根据第一时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量和信息传播模型，确定目标信息的传播预测结果；目标信息的传播预测结果中包括在第二时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量；信息传播模型用于对信息在传播过程中各个类型用户数量的变化情况进行预测。本发明的方法实现了对目标信息传播过程中各类型用户数量变化情况的准确预测，提升了信息传播预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113674142B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202111003756.8
申请日：2021-08-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Inventor： 佟玲玲 , 李玉惠 , 井雅琪 , 任博雅 , 段东圣 , 段运强 , 时磊 , 傅强 , 蔡琳 , 阿曼太 , 梁彧 , 马寒军 , 田野 , 王杰 , 杨满智 , 金红 , 陈晓光
IPC: G06T3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/762
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像中目标物的消融方法、装置、计算机设备及介质。该方法包括：获取多个训练样本图像，并根据各训练样本图像中预先标注的标识框的长宽值和DIou损失函数的损失值，计算得到至少一个锚点框的长宽值；根据各锚点框的长宽值，对YoLoV5改进模型进行参数设置，并使用各训练样本图像对参数设置后的模型进行训练，得到目标检测模型；将待处理的目标图像输入至目标检测模型中，获取针对目标图像输出的至少一个目标物标识框；根据目标物标识框所限定的图像区域进行消融处理，得到目标消融图像。通过本发明实施例的技术方案，能够实现快速准确地对图像中的特定内容进行定位消融，提高了方法的运行效率，节约了硬件成本。
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公开(公告)号：CN116684481A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310959221.0
申请日：2023-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L67/55 , H04L67/306
Abstract: 本申请涉及一种推送信息同质化的处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法，通过获取当前用户信息，判断基于当前用户信息生成的第一推送信息集合是否属于同质化类型；并在第一推送信息集合属于同质化类型的情况下，确定第一推送信息集合的推送成因类型，以此基于推送成因类型确定调整策略，基于调整策略调整第一推送信息集合中的推送信息，以生成目标推送信息集合。由此，通过第一推送信息集合是否属于同质化类型，来判断当前是否存在同质化问题，并且在存在同质化问题的情况下，可以利用调整策略调整推送信息确定出目标推送信息集合，克服第一推送信息所存在的同质化问题，实现了为用户提供多样性推送内容的效果。
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公开(公告)号：CN116644229A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310545163.7
申请日：2023-05-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F18/214 , G06F18/243
Abstract: 本申请涉及一种推荐信息过度泛娱乐化预测方法、装置及服务器，方法应用于服务器，包括：获取用户个性化推荐场景下的待预测时刻的实时行为数据和第一历史行为数据；对待预测时刻的实时行为数据和第一历史行为数据进行特征提取，获得待输入特征；将待输入特征输入推荐信息过度泛娱乐化预测模型；获取推荐信息过度泛娱乐化预测模型的输出结果，输出结果表征用户待预测时刻是否发生推荐信息过度泛娱乐化。通过上述方式，解决了现在对过度泛娱乐化的信息推荐的预测角度的研究还存在空白的问题。
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公开(公告)号：CN116611433A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310478295.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/289 , G06Q10/0639 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N20/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种情感识别方法及系统，所述方法包括：获取目标文本对应的初始数据，所述初始数据是由所述目标文本经过预处理得到的；设定所述初始数据的细粒度规则，得到所述初始数据对应不同长度的类别文本；根据所述细粒度规则和所述类别文本，确定不同长度的所述类别文本对应的不同类别的情感识别模型；将所述类别文本输入到对应的所述情感识别模型中进行识别处理，得到所述目标文本的情感识别结果。通过对获得到初始数据按照设定的细粒度规则进行设定分类，确定情感识别模型，通过识别处理得到情感识别结果，由此，可以更加准确地表达和识别用户的情感倾向和理解用户情感，更好地支持情感分析应用，更好地支持舆情分析，实现对短文本的情感识别处理的技术效果。
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