-
公开(公告)号：CN108960270A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810305890.5
申请日：2018-04-08
申请人： 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6232 , G06K9/6215 , G06K9/6267
摘要： 本发明涉及一种基于流形迁移学习的数据标定方法和系统，包括：获取已标定标签的特征数据作为源域，获取待标定标签的特征数据作为目标域，对源域和目标域分别进行主成分分析，得到源特征向量和目标特征向量；将源特征向量和目标特征向量分别映射至流形空间，以得到源域在流形空间中的源流形特征和目标域在流形空间中的目标流形特征；统计源域具有的标签种类，并根据标签种类下的特征数据个数，得到每一类标签下源流形特征的平均值，并根据平均值和目标流形特征间的距离，为目标域中的特征数据标定标签。本发明简化了大规模数据的标定，提高了方法的泛化能力，提高了迁移标定的运行效率。
-
公开(公告)号：CN106060577A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610516071.6
申请日：2016-07-01
申请人： 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： H04N21/232 , H04N21/4722 , H04N21/475 , H04N21/4788 , H04N21/482
CPC分类号： H04N21/4828 , H04N21/232 , H04N21/4722 , H04N21/475 , H04N21/4788
摘要： 本发明提供一种基于二维码的影视剧互动的方法，包括：根据观众扫描的二维码内容，确定影视剧标识和节目播放者标识；根据所述影视剧标识，提供与所述影视剧相关的互动信息；根据所述节目播放者标识，提供所述节目播放者的服务入口。根据本发明的方法或设备，能够以二维码为索引标识，在影视剧作品、节目播放者和微博间进行索引，从而一次性向请求者提供与影视剧作品、节目播放者相关的多个微博标识、以及相应的影视海报、人员信息和图片。
-
公开(公告)号：CN106060576A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610516030.7
申请日：2016-07-01
申请人： 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： H04N21/232 , H04N21/4722 , H04N21/475 , H04N21/4788 , H04N21/482
CPC分类号： H04N21/4828 , H04N21/232 , H04N21/4722 , H04N21/475 , H04N21/4788
摘要： 本发明提供一种基于二维码的综艺节目互动的方法及设备。根据本发明的方法，包括：根据观众扫描的二维码内容，确定综艺节目标识和节目播放者标识；2)根据所述综艺节目标识，提供与所述综艺节目相关的互动信息；3)根据所述节目播放者标识，提供所述节目播放者的服务入口。根据所述的方法，其中，所述综艺节目标识还用于标识综艺节目的期数。根据本发明的方法或设备，能够以二维码为索引标识，在综艺节目作品、节目提供者和微博间进行索引，从而一次性向请求者提供与综艺节目作品、节目提供者相关的多个微博标识、以及相应的影视海报、人员信息和图片。
-
公开(公告)号：CN114581230A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210044130.X
申请日：2022-01-14
申请人： 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： G06Q40/04 , G06Q20/40 , G06N20/00 , G06F16/901
摘要： 本发明提出一种流式图中的洗钱行为检测方法、装置、介质，所述方法包括获取洗钱场景中的资金交易信息作为图数据通过有向图表示；在每一条所述资金流到达时，判断所述发生源账户是否在转出资金后达到资金平衡状态，且所述目标账户是否在转入资金后到达资金平衡状态；分别统计当前时刻时所述发生源账户与目标账户达到资金平衡状态的次数以及从初始时刻到当前时刻最近一次达到资金平衡状态之间累积的资金有效转入次数，作为统计特征输入至异常账户评估模型进行异常评估。该方法能够快速并且准确地检测出不同模式的洗钱行为，并且找到可疑的洗钱账户。
-
公开(公告)号：CN109753797B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201811503421.0
申请日：2018-12-10
申请人： 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： G06F21/56
摘要： 本发明涉及一种针对流式图的密集子图检测方法和系统，包括：持续从社交网络获取三元组，该三元组由用户、对象和时间戳组成，以该三元组作为流式图建模为行增广矩阵；用滑动窗口访问行增广矩阵，并对每个窗口内的行增广矩阵进行奇异值分解，得到奇异矩阵，获取奇异矩阵的奇异向量对，根据向量阈值对该奇异向量对进行筛选，得到候选密集块及其密度；通过对候选密集块利用已有方法进一步进行密集子块筛选；最终密集块的用户为检测的异常用户、其中的目标物为检测的异常目标。本发明根据增广矩阵和滑动窗口对流式图建模，每次只存储一个步长的数据，每次检测一个窗口的数据，性能优于每插入一条新数据都要更新密集块的流式算法。
-
公开(公告)号：CN109753797A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811503421.0
申请日：2018-12-10
申请人： 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： G06F21/56
摘要： 本发明涉及一种针对流式图的密集子图检测方法和系统，包括：持续从社交网络获取三元组，该三元组由用户、对象和时间戳组成，以该三元组作为流式图建模为行增广矩阵；用滑动窗口访问行增广矩阵，并对每个窗口内的行增广矩阵进行奇异值分解，得到奇异矩阵，获取奇异矩阵的奇异向量对，根据向量阈值对该奇异向量对进行筛选，得到候选密集块及其密度；通过对候选密集块利用已有方法进一步进行密集子块筛选；最终密集块的用户为检测的异常用户、其中的目标物为检测的异常目标。本发明根据增广矩阵和滑动窗口对流式图建模，每次只存储一个步长的数据，每次检测一个窗口的数据，性能优于每插入一条新数据都要更新密集块的流式算法。
-
-
-
-
-
搜索结果
6 条记录 (耗时 0.033 秒)
