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公开(公告)号：CN110633366B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN201910697992.0
申请日：2019-07-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种短文本分类方法、装置和存储介质，用以从有限的训练数据中获取泛化能力强并且较为准确的分类特征，提高短文本分类的准确性。所述短文本分类方法，包括：获取待分类短文本；将所述待分类短文本输入到多层分类器中，其中，所述多层分类器为利用训练样本和所述待分类短文本所属目标领域的领域知识图谱进行训练得到的，每一层分类器提取不同的文本特征进行训练；根据所述多层分类器的输出结果，确定所述待分类短文本对应的文本类别。
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公开(公告)号：CN110879856B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201911180128.X
申请日：2019-11-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/909 , G06K9/62 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的社交群体分类方法及系统。本方法为：1)对一目标社交群体的数据集，对该数据集中各用户的轨迹数据进行预处理，去除噪声并对缺失位置信息进行插值；2)使用频繁序列挖掘算法从各用户轨迹数据中挖掘对应用户的轨迹模式，再将用户的轨迹模式看作时序序列，采用LSTM对该时间序列进行编码，得到用户的轨迹编码；3)根据所述社交关系生成一图网络，将所述社交关系投影到低维空间，学习得到各用户的嵌入表示；4)将每一用户的轨迹编码和对应用户的嵌入表示结合输入softmax层，确定各用户的类别，实现对该目标社交群体的分类。本发明大大提升了群体分类的精度。
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公开(公告)号：CN110633366A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910697992.0
申请日：2019-07-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出了一种短文本分类方法、装置和存储介质，用以从有限的训练数据中获取泛化能力强并且较为准确的分类特征，提高短文本分类的准确性。所述短文本分类方法，包括：获取待分类短文本；将所述待分类短文本输入到多层分类器中，其中，所述多层分类器为利用训练样本和所述待分类短文本所属目标领域的领域知识图谱进行训练得到的，每一层分类器提取不同的文本特征进行训练；根据所述多层分类器的输出结果，确定所述待分类短文本对应的文本类别。
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公开(公告)号：CN110704612B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910732451.7
申请日：2019-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F16/31 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出了一种社交群体发现方法、装置和存储介质，用以提高社交群体发现精度和准确度。所述社交群体发现方法，包括：利用预先设定的种子用户和约束条件，从通信数据源中查找候选用户，所述候选用户包括与所述种子用户通信的第一用户和/或满足所述约束条件的第二用户；从所述候选用户的通信数据中提取与所述种子用户关联的关联特征信息；根据提取的关联特征信息，确定每一候选用户对应的置信度；确定对应的置信度大于预设阈值的候选用户为目标用户；根据目标用户之间的通信联系建立初始群体网络；利用群体发现算法从所述初始群体网络中发现社交群体子网络。
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公开(公告)号：CN110704611B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN201910730306.5
申请日：2019-08-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/279
Abstract: 本发明公开了一种基于特征解交织的非法文本识别方法及装置，所述方法包括：步骤1，对待识别文本进行去变体操作，去除所述待识别文本中的特殊字符；步骤2，根据预先设置的文本特征词库和乱序特征字库，判断所述待识别文本是否为乱序文本，如果判断为是，则对所述待识别文本进行解交织处理，消除变体，否则，直接执行步骤3；步骤3，利用预先训练的分类器组对解变体后的待识别文本进行分类，输出是否为非法文本预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110879856A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911180128.X
申请日：2019-11-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/909 , G06K9/62 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的社交群体分类方法及系统。本方法为：1)对一目标社交群体的数据集，对该数据集中各用户的轨迹数据进行预处理，去除噪声并对缺失位置信息进行插值；2)使用频繁序列挖掘算法从各用户轨迹数据中挖掘对应用户的轨迹模式，再将用户的轨迹模式看作时序序列，采用LSTM对该时间序列进行编码，得到用户的轨迹编码；3)根据所述社交关系生成一图网络，将所述社交关系投影到低维空间，学习得到各用户的嵌入表示；4)将每一用户的轨迹编码和对应用户的嵌入表示结合输入softmax层，确定各用户的类别，实现对该目标社交群体的分类。本发明大大提升了群体分类的精度。
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公开(公告)号：CN110704611A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910730306.5
申请日：2019-08-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/279
Abstract: 本发明公开了一种基于特征解交织的非法文本识别方法及装置，所述方法包括：步骤1，对待识别文本进行去变体操作，去除所述待识别文本中的特殊字符；步骤2，根据预先设置的文本特征词库和乱序特征字库，判断所述待识别文本是否为乱序文本，如果判断为是，则对所述待识别文本进行解交织处理，消除变体，否则，直接执行步骤3；步骤3，利用预先训练的分类器组对解变体后的待识别文本进行分类，输出是否为非法文本预测结果。
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公开(公告)号：CN110674290A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910733074.9
申请日：2019-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出了一种用于重叠社区发现的关系预测方法、装置和存储介质，用以解决由于获取的用户关系图不够完整，降低了社区发现结果准确性的问题。用于重叠社区发现的关系预测方法，包括：获取用户通信信息中包含的信息内容并分类；确定每一类信息内容中包含的两两信息内容之间的相似度；对于相似度大于预设阈值的两条信息内容，构建该两条信息内容的发送信息用户之间的短时转发关系；构建所述用户通信信息中发送信息用户和接收信息用户之间的收发关系；根据所述短时转发关系和所述收发关系，构建用户关系图；基于所述用户关系图，利用社区发现算法进行社区发现。
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公开(公告)号：CN110674290B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201910733074.9
申请日：2019-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出了一种用于重叠社区发现的关系预测方法、装置和存储介质，用以解决由于获取的用户关系图不够完整，降低了社区发现结果准确性的问题。用于重叠社区发现的关系预测方法，包括：获取用户通信信息中包含的信息内容并分类；确定每一类信息内容中包含的两两信息内容之间的相似度；对于相似度大于预设阈值的两条信息内容，构建该两条信息内容的发送信息用户之间的短时转发关系；构建所述用户通信信息中发送信息用户和接收信息用户之间的收发关系；根据所述短时转发关系和所述收发关系，构建用户关系图；基于所述用户关系图，利用社区发现算法进行社区发现。
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公开(公告)号：CN110704612A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910732451.7
申请日：2019-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F16/31 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出了一种社交群体发现方法、装置和存储介质，用以提高社交群体发现精度和准确度。所述社交群体发现方法，包括：利用预先设定的种子用户和约束条件，从通信数据源中查找候选用户，所述候选用户包括与所述种子用户通信的第一用户和/或满足所述约束条件的第二用户；从所述候选用户的通信数据中提取与所述种子用户关联的关联特征信息；根据提取的关联特征信息，确定每一候选用户对应的置信度；确定对应的置信度大于预设阈值的候选用户为目标用户；根据目标用户之间的通信联系建立初始群体网络；利用群体发现算法从所述初始群体网络中发现社交群体子网络。
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