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公开(公告)号：CN109992784A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910277644.8
申请日：2019-04-08
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提出一种融合多模态信息的异构网络构建和距离度量方法，包括以下步骤，步骤1，事件的信息提取，将事件进行分词，并将分词结果进行类别划分；步骤2，将提取的所述分词结果构建为异构信息网络，其中的结点为所述关键词；步骤3，通过设置异构网络中不同类别结点之间构成的路径得到事件相似度矩阵S(i,j)，所述S(i,j)为表示事件i与事件j的相似度；步骤4，利用PP_GCN训练得到不同相似度矩阵的系数；步骤5，利用步骤4得到的系数将步骤3中相似度矩阵进行加权求和。
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公开(公告)号：CN110020214A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910276919.6
申请日：2019-04-08
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/957 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种融合知识的社交网络流式事件检测系统，所述方法包括：从事件数据中提取多种类别的关键词，其中，所述多种类别的关键词以及所述事件本身构成异构网络中的节点；从所述异构网络中选择多种元路径，将在异构网络中按照各种元路径进行随机游走得到路径作为语料；将所述语料输入到Streaming lightRNN中进行训练，得到各个节点对应的嵌入表示；基于所述嵌入表示计算事件之间的相似度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110019653B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201910277671.5
申请日：2019-04-08
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本申请公开了一种融合文本和标签网络的社交内容表征方法和系统，所述方法包括：对文本数据进行处理，得到该文本数据的图表示，并对得到的子图中节点按照BFS进行排序；对所述图表示进行数据结构化处理；建立标签网络，并根据元路径在标签网络中随机游走得到标签的向量表示；将处理得到的结构化数据输入神经网络中，基于标签网络和元路径得到标签的向量表示对所述神经网络进行LSTM+RNN训练。
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公开(公告)号：CN110008967A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910276931.7
申请日：2019-04-08
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本申请公开了一种融合结构和语义模态的行为表征方法和系统，所述方法包括：对原始数据进行处理，得到多个子图；对所述多个子图分别进行数据结构化处理，将处理得到的结构化数据输入神经网络中进行训练，得到每个子图的输出结果；对所述每个子图的输出结果进行合并。
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公开(公告)号：CN109992784B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910277644.8
申请日：2019-04-08
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/247 , G06F16/36 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种融合多模态信息的异构网络构建和距离度量方法，包括以下步骤，步骤1，事件的信息提取，将事件进行分词，并将分词结果进行类别划分；步骤2，将提取的所述分词结果构建为异构信息网络，其中的结点为所述关键词；步骤3，通过设置异构网络中不同类别结点之间构成的路径得到事件相似度矩阵S(i,j)，所述S(i,j)为表示事件i与事件j的相似度；步骤4，利用PP_GCN训练得到不同相似度矩阵的系数；步骤5，利用步骤4得到的系数将步骤3中相似度矩阵进行加权求和。
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公开(公告)号：CN110020214B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910276919.6
申请日：2019-04-08
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/957 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种融合知识的社交网络流式事件检测系统，所述方法包括：从事件数据中提取多种类别的关键词，其中，所述多种类别的关键词以及所述事件本身构成异构网络中的节点；从所述异构网络中选择多种元路径，将在异构网络中按照各种元路径进行随机游走得到路径作为语料；将所述语料输入到Streaming lightRNN中进行训练，得到各个节点对应的嵌入表示；基于所述嵌入表示计算事件之间的相似度。
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公开(公告)号：CN110019653A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910277671.5
申请日：2019-04-08
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本申请公开了一种融合文本和标签网络的社交内容表征方法和系统，所述方法包括：对文本数据进行处理，得到该文本数据的图表示，并对得到的子图中节点按照BFS进行排序；对所述图表示进行数据结构化处理；建立标签网络，并根据元路径在标签网络中随机游走得到标签的向量表示；将处理得到的结构化数据输入神经网络中，基于标签网络和元路径得到标签的向量表示对所述神经网络进行LSTM+RNN训练。
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