一种面向智能应用的领域本体构建方法

    公开(公告)号:CN109460460A

    公开(公告)日:2019-03-12

    申请号:CN201811307870.8

    申请日:2018-11-05

    IPC分类号: G06F16/332 G06F17/27 G06N5/04

    摘要: 本发明公开了一种面向智能应用的领域本体构建方法,首先获取智能应用相关的多领域数据;明确并细化智能应用需求,构建面向本体的智能应用需求分析模型;定义本体中概念及其属性、各类型关系,创建实例,进行形式化编码;然后利用Jena实现基于领域本体的推理以补全缺失信息;接着运用多维量化指标评估本体的体系结构,判断是否返回以修正本体;最后评估本体对智能应用需求的支持程度,动态更新体系结构以响应应用需求的变化,直到所构建的本体能够满足应用需求。本发明采用循环式的开发结构,强调本体全生命周期内智能应用需求与跨领域本体构建的相互作用,适用于表示面向智能应用的跨领域知识关联,解决现有本体构建方法不足以支撑智能应用的问题。

    一种面向智能应用的领域本体构建方法

    公开(公告)号:CN109460460B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN201811307870.8

    申请日:2018-11-05

    摘要: 本发明公开了一种面向智能应用的领域本体构建方法,首先获取智能应用相关的多领域数据;明确并细化智能应用需求,构建面向本体的智能应用需求分析模型;定义本体中概念及其属性、各类型关系,创建实例,进行形式化编码;然后利用Jena实现基于领域本体的推理以补全缺失信息;接着运用多维量化指标评估本体的体系结构,判断是否返回以修正本体;最后评估本体对智能应用需求的支持程度,动态更新体系结构以响应应用需求的变化,直到所构建的本体能够满足应用需求。本发明采用循环式的开发结构,强调本体全生命周期内智能应用需求与跨领域本体构建的相互作用,适用于表示面向智能应用的跨领域知识关联,解决现有本体构建方法不足以支撑智能应用的问题。

    一种基于协同网络表示学习的电信异常检测方法

    公开(公告)号:CN109474756A

    公开(公告)日:2019-03-15

    申请号:CN201811367747.5

    申请日:2018-11-16

    CPC分类号: H04M3/2281 H04W12/12

    摘要: 本发明公开了一种基于协同网络表示学习的电信异常检测方法,属于数据挖掘与机器学习领域。首先训练xgboost分类器,测试每条CDR数据的欺诈类别概率构成待检测的信令数据集。提取主被叫用户构成通联二部图P,根据评分从信令数据集中选取疑似欺诈的主叫节点生成种子节点集合Z,并将存在共同被叫邻居的任意两个主叫添加到协同网络集合G。通联二部图P扩展出待选的被叫节点集合B,并移除不满足条件的被叫用户,保留下来的被叫节点更新到集合B'中;扩展并更新种子节点集合Z',去重合并更新协同网络G',降维得到嵌入向量进行建模预测,取异常得分最大的N个作为检测结果输出。本发明保证了生成的协同网络的质量,提高计算速度,可以适应不同的数据特点。