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公开(公告)号：CN117251726A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311091495.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06Q50/26 , G06F16/22 , G06F16/27 , G06F21/62 , G06F16/2455
Abstract: 本申请提供公共卫生事件检测模型训练方法、检测方法、装置及系统，方法包括：向智能合约单元发送包含哈希值的即时异步聚合请求，以使该智能合约单元自分布式存储系统中调取隐私保护梯度数据并与全局分类模型进行聚合；基于本地公共卫生事件训练数据对全局模型梯度数据对应的分类模型进行训练，并将训练得到的分类模型对应的梯度数据进行隐私优化，再将得到的隐私保护梯度数据传输至分布式存储系统。本申请能够有效提高公共卫生事件检测模型的训练效率及可靠性，并能够在降低训练过程的计算复杂度的基础上，有效提高训练过程的数据隐私安全性，进而能够有效提高采用公共卫生事件检测模型进行公共卫生事件检测的结果有效性及可靠性。
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公开(公告)号：CN108288229B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201810175814.7
申请日：2018-03-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q50/00 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供一种用户画像构建方法，该方法包括：建立基于主题的本体层级标签体系；根据主题模型和外部语料库生成本体层级标签体系中各个标签对应的语料词集；根据用户参与的目标文本，确定特征词集；分别计算特征词集与各个语料词集的相似度；根据同类别标签的相似度之和，从本体层级标签体系中选择相似度之和大于第一预设阈值的特征词集所对应的兴趣标签作为内容文本标签；并将内容文本标签所对应的相似度作为该内容文本标签的权值；将各个内容文本标签相叠加构建用户画像。本发明实施例提供的技术方案确定的内容文本标签更加全面，能够构建全面准确定位用户兴趣特征的用户画像。
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公开(公告)号：CN108288229A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810175814.7
申请日：2018-03-02
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种用户画像构建方法，该方法包括：建立基于主题的本体层级标签体系；根据主题模型和外部语料库生成本体层级标签体系中各个标签对应的语料词集；根据用户参与的目标文本，确定特征词集；分别计算特征词集与各个语料词集的相似度；根据同类别标签的相似度之和，从本体层级标签体系中选择相似度之和大于第一预设阈值的特征词集所对应的兴趣标签作为内容文本标签；并将内容文本标签所对应的相似度作为该内容文本标签的权值；将各个内容文本标签相叠加构建用户画像。本发明实施例提供的技术方案确定的内容文本标签更加全面，能够构建全面准确定位用户兴趣特征的用户画像。
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