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公开(公告)号：CN117749827A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311708701.6
申请日：2023-12-13
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L67/12 , H04L9/40 , H04L67/1097 , G08G1/01
Abstract: 本申请提供一种车联网数据共享方法及系统，该方法包括：基于信誉记录链，通过路边单元对车辆进行身份信誉验证；在验证通过后，基于交通数据链，通过处理单元记录该车辆的交通数据；在数据被使用后，基于信誉记录链，评估并存储信誉记录。可见，该方法及系统能够通过账本多链并行的方式将交通数据和信誉记录解耦，以此来使得历史数据可以通过保留区块头、删除区块体内容的方式进行相应的修剪，从而实现降低存储压力的效果；同时，身份信誉验证所代表的信誉机制能够对恶意车辆进行鉴别，从而避免恶意数据的加入，并提升数据质量，进而使得公平性得到保证。另外，路边单元还能够通过共识机制对传统PBFT进行改进，从而使其能够承载更大规模的节点，进而还能够对可扩展性进行提升。
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公开(公告)号：CN109543086A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811413106.9
申请日：2018-11-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种面向多数据源的网络数据采集与展示方法，在研究新浪微博、人民日报、百度百科、百度贴吧、微信公众号、东方财富股吧等六类媒体平台数据采集策略的基础上，采用Servlet后台调度技术，将面向多数据源的网络爬虫进行融合，解决了面向不同媒体平台的数据采集问题。在实现过程中，首先借助Web应用程序测试工具包Selenium实现模拟登录等人工操作，然后采用Xpath元素查询技术来解析网页源码，提取出数据信息存入数据库，最后将爬取到的数据从数据库中读取出来并展示在前端页面中。实验表明，爬虫在保证数据完整性的前提下实现了采集效率的最大化。
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公开(公告)号：CN112685163B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110013997.4
申请日：2021-01-06
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请提供了一种基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器，包括：确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略；确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略；本轮的时延最小值之和与下一轮的时延最小值之和的差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务。根据所述方法和服务器，能够有效降低移动边缘计算服务器的计算负担。
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公开(公告)号：CN109543086B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201811413106.9
申请日：2018-11-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种面向多数据源的网络数据采集与展示方法，在研究新浪微博、人民日报、百度百科、百度贴吧、微信公众号、东方财富股吧等六类媒体平台数据采集策略的基础上，采用Servlet后台调度技术，将面向多数据源的网络爬虫进行融合，解决了面向不同媒体平台的数据采集问题。在实现过程中，首先借助Web应用程序测试工具包Selenium实现模拟登录等人工操作，然后采用Xpath元素查询技术来解析网页源码，提取出数据信息存入数据库，最后将爬取到的数据从数据库中读取出来并展示在前端页面中。实验表明，爬虫在保证数据完整性的前提下实现了采集效率的最大化。
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公开(公告)号：CN111738002A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010454177.4
申请日：2020-05-26
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Lattice LSTM的古文领域命名实体识别方法、系统、电子设备及可读存储介质，其中，该方法包括：采用甲言分词对预训练古文数据进行分词；采用word2vec模型对分词后的预训练古文数据进行预训练得到预训练的字词向量；将数据集数据和所述预训练的字词向量输入至Lattice LSTM模型中进行训练，得到优化后的Lattice LSTM模型；将待识别古文数据输入至优化后的Lattice LSTM模型进行命名实体识别。该方法采用甲言(jiayan)分词工具进行古文数据的分词，分词效果较好且符合语境，提高了古文分词的准确性；利用word2vec训练古文字、词向量，通过大量的文本获得质量更高的字词向量；将字向量和词向量共同作为Lattice LSTM模型的输入，提升了古文领域数据实体识别的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114328962A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111637283.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F16/958 , G06F40/258 , G06F40/279
Abstract: 为提高对网络DNS服务器日志分析的能力，本发明综合多种技术，创新性的提出了构建面向域名解析系统的知识图谱。首先，应用域名解析、权威域名服务器、别名解析、自治系统等原理设计了基于aiohttp和dig技术相结合的自动化爬虫模型，构建了相应的领域知识库；其次基于该知识库设计了面向域名解析系统的知识图谱原型并完成了知识图谱的构建，其节点规模达近500万；最后，基于该知识图谱辅助完成web日志异常行为识别模型的构建。通过实验和实际应用反馈，该知识图谱在网络服务器日志异常行为检测与分析的过程中起到了关键作用，提高了web日志异常行为模型的识别率。
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公开(公告)号：CN118332098A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410294986.1
申请日：2024-03-14
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/34 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06F40/30 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及文本生成技术领域，具体公开了一种基于知识增强的生成式摘要方法，用以解决缺乏语义一致性，造成了事实性错误的问题。该方法通过从原始文本中抽取开放域三元组作为事实知识，设计关注语义偏差的损失函数，引导模型在解码模块关注事实知识的语义表征，进而生成与原文语义一致的摘要。在LCSTS数据集上进行了充分的实验，实验结果表明论文提出的模型在ROUGE和BLEU评价指标上均有显著的提升。
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公开(公告)号：CN112183094B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202011209481.9
申请日：2020-11-03
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/253 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多元文本特征的中文语法查错方法及系统，方法包括：(1)分别利用预训练模型和语法先验知识对文本进行向量表示，得到语义特征向量和词性特征向量，词性特征向量和语义特征向量首尾拼接得到文本的向量序列；(2)利用Bi‑LSTM模型抽取文本的特征向量序列；(3)对特征向量序列进行基于语义和词性搭配信息的注意力增强；(4)对注意力增强后的特征向量序列进行线性变换，得到标签预测序列；(5)对标签预测序列进行基于词序关系特征的信息增强；(6)捕获信息增强后的标签预测序列的约束信息，基于约束信息判别语法错误边界位置。经过验证，本发明表现出较好的查错效果，优于其他现有同类方法。
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公开(公告)号：CN112714178B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202011560186.8
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/12 , G06F9/445 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于车载边缘计算的任务卸载方法及装置，方法包括：接收多个任务卸载车辆在进入路边单元覆盖范围内发起的任务卸载请求，根据路边单元覆盖范围内每一候选服务器的任务计算资源、剩余电量、移动性信息，计算候选服务器的任务计算资源综合服务概率；提取超过预先设置的任务计算资源综合服务概率阈值的候选服务器，得到任务计算服务器集；基于多个任务卸载车辆对应的任务计算服务器集，构建任务计算服务器矩阵；将任务计算服务器矩阵作为深度学习算法的输入，得到用于接收每一任务卸载请求对应的卸载任务的目标服务器，通知任务卸载车辆将卸载任务卸载至该卸载任务对应的目标服务器。可以提高卸载任务的计算效率。
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公开(公告)号：CN109325117B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201810970734.0
申请日：2018-08-24
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F16/9535 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种多特征融合的微博中社会安全事件检测方法，包括获取微博文本数据后对获取到的微博文本进行预处理、提取微博文本中的社会安全事件特征词、基于语境的词语语义相关度计算方法计算社会安全事件特征词的相关度、构建社会安全事件侦测模型。本发明在对特征词进行相关度计算时，充分考虑了事件侦测过程中的领域性需求，利用大规模语料建立词语共现关系图实现特征词的相关度计算，在对事件进行识别的过程中，采用层次聚类和增量聚类相结合，充分考虑了事件随时间不断变化的过程，同时，采用特征词进行聚类，有效减小了特征维度，提升了模型的运行效率。
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