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公开(公告)号：CN115130044B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210684356.6
申请日：2022-06-17
Applicant: 兰州大学 , 甘肃日报报业集团有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶H指数的影响力节点识别方法和系统，包括：获取社交网络中每个节点的一阶邻居节点度和二阶邻居节点度；根据二阶H指数的概念，获取每个节点的二阶H指数值；根据二阶H指数值获取每个节点的节点重要性，进而获取每个节点的节点信息熵；根据节点信息熵获取种子节点集合，种子节点集合即识别出的影响力节点集合。本发明在引入二阶H指数的同时，将节点自身的度也纳入考虑范围，并与节点信息熵相结合，以此对节点的影响力进行衡量，本发明将传统的H指数扩展到了二阶邻域，更广地考虑了网络的拓扑结构，充分考虑了距离节点两步之内的邻居节点对其产生的影响，能够更快速、更精准地识别出影响力节点。
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公开(公告)号：CN114978983B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210684358.5
申请日：2022-06-17
Applicant: 兰州大学 , 甘肃日报报业集团有限责任公司
Abstract: 本申请公开了基于二阶H指数和投票机制的影响力节点识别方法和系统，通过获取待测试数据，进行数据预处理，获取数据预处理结果；基于所述预处理结果，进行初始化，获取初始化结果，并通过投票，获取投票结果；基于所述投票结果，进行筛选，获取筛选结果；基于所述筛选结果，进行更新，获取更新结果，选出指定数量的种子节点，完成节点识别。本申请通过将所有节点的初始投票能力设置为该节点的SHIKS值，并在投票阶段将二阶邻居考虑在内并在更新阶段根据节点与种子节点之间的最短路径长度更新二阶邻域内所有节点的投票能力，筛选出的种子节点彼此相聚较远，具有更好的传播效果，相比传统识别方式更具有准确性。
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公开(公告)号：CN114978983A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210684358.5
申请日：2022-06-17
Applicant: 兰州大学 , 甘肃日报报业集团有限责任公司
Abstract: 本申请公开了基于二阶H指数和投票机制的影响力节点识别方法和系统，通过获取待测试数据，进行数据预处理，获取数据预处理结果；基于所述预处理结果，进行初始化，获取初始化结果，并通过投票，获取投票结果；基于所述投票结果，进行筛选，获取筛选结果；基于所述筛选结果，进行更新，获取更新结果，选出指定数量的种子节点，完成节点识别。本申请通过将所有节点的初始投票能力设置为该节点的SHIKS值，并在投票阶段将二阶邻居考虑在内并在更新阶段根据节点与种子节点之间的最短路径长度更新二阶邻域内所有节点的投票能力，筛选出的种子节点彼此相聚较远，具有更好的传播效果，相比传统识别方式更具有准确性。
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公开(公告)号：CN119598457A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411639298.0
申请日：2024-11-18
Applicant: 兰州大学 , 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司
IPC: G06F21/56 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于安卓系统技术领域，并公开了一种基于API与软件权限的安卓恶意软件检测方法、系统、设备及介质，包括：构建APK文件数据集，提取各APK源代码，构建函数调用图，计算API重要性分数并排序，生成API重要性排序表；提取权限列表，计算权限重要性分数并排序，生成权限重要性排序表；结合两表构建特征向量；利用一维卷积神经网络构建初始恶意软件检测模型，利用训练后的模型对待识别APK文件进行预测分类，得出恶意软件检测结果。本发明所述技术方案结合了函数调用图和权限分析，减少了用于构建特征的API和权限数量，提高了恶意软件检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN115130044A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210684356.6
申请日：2022-06-17
Applicant: 兰州大学 , 甘肃日报报业集团有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶H指数的影响力节点识别方法和系统，包括：获取社交网络中每个节点的一阶邻居节点度和二阶邻居节点度；根据二阶H指数的概念，获取每个节点的二阶H指数值；根据二阶H指数值获取每个节点的节点重要性，进而获取每个节点的节点信息熵；根据节点信息熵获取种子节点集合，种子节点集合即识别出的影响力节点集合。本发明在引入二阶H指数的同时，将节点自身的度也纳入考虑范围，并与节点信息熵相结合，以此对节点的影响力进行衡量，本发明将传统的H指数扩展到了二阶邻域，更广地考虑了网络的拓扑结构，充分考虑了距离节点两步之内的邻居节点对其产生的影响，能够更快速、更精准地识别出影响力节点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114896520B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210652212.2
申请日：2022-06-10
Applicant: 兰州大学 , 甘肃日报报业集团有限责任公司
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种基于元社区一致性的集成社区检测方法及系统，包括：对原网络进行社区划分，基于不同社区之间的相似性，构建一个多部图；对所述多部图进行重划分，获取元社区；基于网络节点在所述元社区中的隶属关系，构建元共识网络；基于所述元共识网络获取所述原网络的社区结构，完成集成社区检测。相较于现有的集成社区检测方法本发明构建元共识图的过程中使用了一种基于三元闭包的采样方法，能够优先减少计算代价，考虑了局部拓扑特性的社区相似性度量，使得检测结果更为准确。
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公开(公告)号：CN116702711A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310659698.7
申请日：2023-06-06
Applicant: 兰州大学 , 甘肃日报报业集团有限责任公司
IPC: G06F40/151 , G06F40/157 , G06F40/242 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了BedsTransformer汉盲转换方法及系统，方法包括以下步骤：S1、采集语料数据，对所述语料数据进行预处理，得到语料数据库；S2、构建汉盲转换模型，并基于所述语料数据集对所述汉盲转换模型进行训练优化，得到BedsTransformer模型；S3、基于所述BedsTransformer模型进行汉盲转换。本发明将源语言预训练之后输入到编码器解码器部分，进行特征融合，使得源语言上下文的语意信息进一步提取，提高了汉盲转换的准确率。
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公开(公告)号：CN119598458A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411639668.0
申请日：2024-11-18
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 兰州大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种安卓恶意软件检测与分类方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、获取Android应用程序的历史行为信息；步骤S2、根据Android应用程序的历史行为信息训练融合图卷积神经网络和多视图学习的MVL‑GCN模型或基于有向跳跃知识图卷积神经网络和特征视图优化的EMVL‑JKDGCN模型，得到软件检测与分类模型；步骤S3、将Android应用程序的实时行为信息输入到软件检测与分类模型实现恶意软件检测与分类。采用本发明的技术方案，提高对Android平台上恶意软件的检测能力。
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公开(公告)号：CN116681038A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310664855.3
申请日：2023-06-06
Applicant: 兰州大学
IPC: G06F40/151 , G06F40/157 , G06F40/242 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种汉盲转换方法及系统，包括以下步骤：获取汉盲文本数据，并对汉盲文本数据进行预处理，获得数据集；基于预训练BERT模型以及Transformer模型，构建BesTransformer模型；基于数据集以及BesTransformer模型，获得BesTransformer汉盲转换模型；基于BesTransformer汉盲转换模型，实现对待转换文本的汉盲转换。本发明通过自注意力机制将预训练处理后数据进行融合，能够有效提高汉盲转换准确率。
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公开(公告)号：CN114896520A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210652212.2
申请日：2022-06-10
Applicant: 兰州大学 , 甘肃日报报业集团有限责任公司
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于元社区一致性的集成社区检测方法及系统，包括：对原网络进行社区划分，基于不同社区之间的相似性，构建一个多部图；对所述多部图进行重划分，获取元社区；基于网络节点在所述元社区中的隶属关系，构建元共识网络；基于所述元共识网络获取所述原网络的社区结构，完成集成社区检测。相较于现有的集成社区检测方法本发明构建元共识图的过程中使用了一种基于三元闭包的采样方法，能够优先减少计算代价，考虑了局部拓扑特性的社区相似性度量，使得检测结果更为准确。
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