一种网络事件预警方法及系统

    公开(公告)号:CN111914152A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010615515.8

    申请日:2020-06-30

    Abstract: 本发明提出一种网络事件预警方法及系统,包括:针对现有网络事件预警技术在子指标的计算、指标权重的赋值、预警效果的评价方面缺乏足够客观性,进而影响预警准确率的问题,本发明提出一种网络事件预警方法及系统。在计算子指标方面,本发明充分考虑消息之间的相互影响,利用物理学中的安培定律,让预警结果尽可能地反应整个事件的走向,提升客观性,提高预警准确率。在通过子指标逐级向上计算父指标方面,本发明利用物理学中场的概念来分析指标之间的关系,并借用场的度量方法为子指标赋权重,不需要专家参与,提升赋值过程的客观性,提高预警准确率。在网络事件预警评价方面,本发明借鉴异常检测思想提出客观的预警评价方法,提高评价的准确率。

    一种新闻列表页判断方法及筛选新闻列表页的方法

    公开(公告)号:CN104182482B

    公开(公告)日:2018-05-22

    申请号:CN201410382359.X

    申请日:2014-08-06

    Abstract: 本发明提供一种新闻列表页判断方法及筛选新闻列表页的方法,该方法包括获取网页,判断所述网页是否为新闻网页;如果所述网页不是新闻网页,则在所述网页中采集子网页对各个子网页重复本判定流程;如果所述网页是新闻网页并且被判定为频道内新闻网页,则判断所述网页的父网页是否为新闻网页;如果所述父网页不是新闻网页,则记录所述网页与所述父网页的关联信息;以及根据所述关联信息判断出新闻列表页等步骤。利用本发明提供的方法找到新闻列表页之后,现有的新闻采集器可以直接将新闻列表页作为起始页采集新闻内容,从而提高新闻数据的采集效率。

    一种网页信息的抽取方法和系统

    公开(公告)号:CN103870506B

    公开(公告)日:2017-02-08

    申请号:CN201210548678.4

    申请日:2012-12-17

    Abstract: 本发明公开了一种网页信息的抽取方法和系统。包括:获得已标注网页,生成语义结构树,构建信息模式图,生成信息模式图中每个语义属性节点的语义属性节点信息,生成包装器,将包装器导出为包装器文件;构建用于抽取已标注网页的同类网页的抽取器;获得待抽取网页,抽取器在待抽取网页的DOM树中,从信息模式图的根语义属性节点开始逐层递归抽取信息模式图的每个语义属性节点对应的抽取数据区或者抽取迭代数据区;导出每个语义属性节点对应的抽取数据区或者抽取迭代数据区中的数据作为抽取结果。本发明具有较高的通用性、泛化能力、容错性、可扩展性以及较低的人工参与度,同时本发明也保证了在线抽取的效率,从而具有较高的实用性。

    一种新闻列表页判断方法及筛选新闻列表页的方法

    公开(公告)号:CN104182482A

    公开(公告)日:2014-12-03

    申请号:CN201410382359.X

    申请日:2014-08-06

    CPC classification number: G06F17/30873 G06F17/30867 G06F17/30876

    Abstract: 本发明提供一种新闻列表页判断方法及筛选新闻列表页的方法,该方法包括获取网页,判断所述网页是否为新闻网页;如果所述网页不是新闻网页,则在所述网页中采集子网页对各个子网页重复本判定流程;如果所述网页是新闻网页并且被判定为频道内新闻网页,则判断所述网页的父网页是否为新闻网页;如果所述父网页不是新闻网页,则记录所述网页与所述父网页的关联信息;以及根据所述关联信息判断出新闻列表页等步骤。利用本发明提供的方法找到新闻列表页之后,现有的新闻采集器可以直接将新闻列表页作为起始页采集新闻内容,从而提高新闻数据的采集效率。

    一种从单记录网页中抽取规律噪音的方法

    公开(公告)号:CN103064966A

    公开(公告)日:2013-04-24

    申请号:CN201210592795.0

    申请日:2012-12-31

    Abstract: 本发明提供一种从单记录网页中抽取规律噪音的方法,所述方法包括:首先将多个单记录网页转化为DOM树,并且将所述DOM树按照结构进行分类;然后,将同一类别的DOM树进行对齐合并得到站点板块风格树;在所述站点版块风格树中定位网页正文标题节点的近似位置和网页正文主体节点的近似位置,最后根据所述网页正文标题节点和所述网页正文主体节点的近似位置,抽取正文前、正文中和正文后的规律噪音。所述方法减少了建站点版块风格树所需的空间资源、降低了可能出现的漏抽取的情况,加快了抽取速度;此外,本发明的抽取结果具有较高的准确性,取得了较好的效果,并且可靠性高。

    一种基于相似话题的流行度预测方法及系统

    公开(公告)号:CN113780569A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202110813797.7

    申请日:2021-07-19

    Abstract: 本发明提出一种基于相似话题的流行度预测方法和系统,基于KSC算法对历史话题的流行度序列聚类,得到话题级别的演化模式,按照待预测话题的观测窗口和预测窗口大小,对各历史话题的流行度序列进行切分得到训练数据的输入和输出,使用各类别下的历史话题的训练数据分别训练全连接网络作为预测模型,充分利用了与待预测话题在流行度演化模式上相似的历史话题的数据,降低了预测误差。基于DTW算法对待预测话题进行分类,使用待预测话题所属类别的模型进行流行度预测,保证预测及时,增强预测的时效性。

    一种面向网络用户的个性化文本排序及推荐方法

    公开(公告)号:CN104298732B

    公开(公告)日:2018-01-09

    申请号:CN201410514028.7

    申请日:2014-09-29

    Abstract: 本发明提供一种面向网络用户的个性化文本排序及推荐方法,所述个性化文本排序方法包括对于用户的每条包括具有关键词和运算符的表达式的兴趣规则,执行以下步骤:1)、对于多个文本中的每个文本提取关键词和该关键词在该文本中的权重。2)、对于所述多个文本中的每个文本,计算该文本与该兴趣规则对应的表达式树的相似度;其中,表达式树是根据兴趣规则中包括的表达式建立的,表达式树中的节点分为运算符节点和文本节点,文本节点包括关键词和该关键词在该兴趣规则中的权重。3)、根据与所述表达式树的相似度大小,对所述多个文本中的每个文本进行排序。本发明能够在稀疏用户行为的场景下有效地将符合个性化需求的文本信息推荐给用户。

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