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公开(公告)号：CN112669978B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202011317829.6
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种疫情感染风险评估方法，包括：获取患者的移动终端号或身份证号，并根据移动终端号或身份证号从运营商轨迹接口中获取患者对应的轨迹信息；从患者的轨迹信息中提取基站轨迹，并通过通行方式判断算法得到患者通过基站时的通行方式；根据基站轨迹获取患者进出基站时间，并将患者进出基站时间按照预设时间片进行时间片切分；统计预设时间内进出基站相同通行方式相同时间片内的人数，将相同通行方式的人数乘以对应的权重，得到每个通行方式的风险值，再将基站所有通行方式的风险值相加，得到基站的疫情感染风险度，实现地区的疫情感染风险评估。本发明实现了地区和个人的疫情感染风险自动评估，且评估依据多，评估结果准确。
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公开(公告)号：CN110046260B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910305756.X
申请日：2019-04-16
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的暗网话题发现方法和系统，包括：对获取的暗网数据进行web页面去重，通过算法对存在同一个页面采集了多次的数据进行去重处理；将去重处理后的所述暗网数据进行降维处理；通过黑话词典和文档/段落/句子的向量表示配合词向量表示，对降维后的所述暗网数据进行黑话检测识别；对检测到黑话后的数据进行自然语言处理，提取出弱信号数据的实体、属性、关系和事件；根据自然语言处理提取的弱信号数据构造事实三元组，构建事件知识图谱；在所述事件知识图谱中通过图匹配和遍历实现弱信号数据间的关联发现，并通过所述事件知识图谱中的弱信号关联和节点中心性计算实现核心话题的发现。
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公开(公告)号：CN112637781A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011318016.9
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于基站轨迹的用户通行方式判别方法，包括：获取待判别用户通行基站的轨迹信息；根据轨迹信息提取特征，特征包括通过基站的耗时、进出基站时间区间范围、经过基站的人数、用户基于滑动窗口的“基站振荡”、基站聚类特征、基站连续时间内的统计特征、基站密度、基站自身通行方式统计特征；将提取的特征输入预先训练好的LightGBM模型，LightGBM模型输出待判别用户的通行方式。本发明从少量的基站基本信息中挖掘出了大量的新的重要特征，采用了集成学习中的LightGBM算法，能够根据挖掘的特征准确地从大量轨迹数据中学习到用户在基站中的运动规律，准确且高效的判判别用户的运动方式。
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公开(公告)号：CN112637781B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202011318016.9
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: H04W4/029 , H04W4/02 , G06F18/232 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于基站轨迹的用户通行方式判别方法，包括：获取待判别用户通行基站的轨迹信息；根据轨迹信息提取特征，特征包括通过基站的耗时、进出基站时间区间范围、经过基站的人数、用户基于滑动窗口的“基站振荡”、基站聚类特征、基站连续时间内的统计特征、基站密度、基站自身通行方式统计特征；将提取的特征输入预先训练好的LightGBM模型，LightGBM模型输出待判别用户的通行方式。本发明从少量的基站基本信息中挖掘出了大量的新的重要特征，采用了集成学习中的LightGBM算法，能够根据挖掘的特征准确地从大量轨迹数据中学习到用户在基站中的运动规律，准确且高效的判判别用户的运动方式。
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公开(公告)号：CN110083641B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201910347686.4
申请日：2019-04-26
Applicant: 广州大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本申请公开了一种基于目标行为的情报分析方法及装置，根据当前行为数据对历史行为数据进行分类后，通过Apriori算法和典型相关分析获取两者之间的强关联信息和弱关联信息，从而在碎片化的数据之间建立内在关联，使后续推荐的情报数据不再是简单的数据组合，进而优化情报分析结果，提高情报分析的准确性、完整性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112669978A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011317829.6
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种疫情感染风险评估方法，包括：获取患者的移动终端号或身份证号，并根据移动终端号或身份证号从运营商轨迹接口中获取患者对应的轨迹信息；从患者的轨迹信息中提取基站轨迹，并通过通行方式判断算法得到患者通过基站时的通行方式；根据基站轨迹获取患者进出基站时间，并将患者进出基站时间按照预设时间片进行时间片切分；统计预设时间内进出基站相同通行方式相同时间片内的人数，将相同通行方式的人数乘以对应的权重，得到每个通行方式的风险值，再将基站所有通行方式的风险值相加，得到基站的疫情感染风险度，实现地区的疫情感染风险评估。本发明实现了地区和个人的疫情感染风险自动评估，且评估依据多，评估结果准确。
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公开(公告)号：CN110149245A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910437269.9
申请日：2019-05-24
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的高速网络流量采样方法，包括步骤：对路由器上的流量进行缓存；基于压缩感知方法对缓存的流量进行采集；将采集后的流量发送到远程的数据分析服务器。基于压缩感知的高速网络流量采样装置，包括：流量缓存单元，用于对路由器上的流量进行流量缓存；流量采集单元，用于基于压缩感知方法对缓存的流量进行采集；流量发送单元，用于将采集后的流量发送到远程的数据分析服务器。本发明还给出针对特定协议传输的流量数据进行压缩采样的方案。本发明提出基于压缩感知的高速网络流量采样方法可有效减少流量处理的存储空间和传输带宽，从而大大提高了采样的速度。
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公开(公告)号：CN110046260A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910305756.X
申请日：2019-04-16
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的暗网话题发现方法和系统，包括：对获取的暗网数据进行web页面去重，通过算法对存在同一个页面采集了多次的数据进行去重处理；将去重处理后的所述暗网数据进行降维处理；通过黑话词典和文档/段落/句子的向量表示配合词向量表示，对降维后的所述暗网数据进行黑话检测识别；对检测到黑话后的数据进行自然语言处理，提取出弱信号数据的实体、属性、关系和事件；根据自然语言处理提取的弱信号数据构造事实三元组，构建事件知识图谱；在所述事件知识图谱中通过图匹配和遍历实现弱信号数据间的关联发现，并通过所述事件知识图谱中的弱信号关联和节点中心性计算实现核心话题的发现。
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公开(公告)号：CN110083641A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910347686.4
申请日：2019-04-26
Applicant: 广州大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本申请公开了一种基于目标行为的情报分析方法及装置，根据当前行为数据对历史行为数据进行分类后，通过Aprior算法和典型相关分析获取两者之间的强关联信息和弱关联信息，从而在碎片化的数据之间建立内在关联，使后续推荐的情报数据不再是简单的数据组合，进而优化情报分析结果，提高情报分析的准确性、完整性和有效性。
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公开(公告)号：CN305544186S
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201930166862.5
申请日：2019-04-12
Applicant: 广州大学
Abstract: 1．本外观设计产品的名称：带图形用户界面的电脑（情报分析系统）。
2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于运行程序及通讯。
3．本外观设计产品的设计要点：在于屏幕中的图形用户界面的界面内容。
4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：主视图。
5．省略视图：本外观设计产品电脑为现有设计，故省略其他视图。
6．界面用途：主视图为“情报分析系统”的首页界面，用于通过在搜索栏搜索关键字情报搜索情报，及显示当前数据文本框；点击主视图中“威胁情报”功能模块后进入变化状态图1，变化状态图1中左边圆圈数据用于展示搜索结果数，中间地图用于展示地理分布，右边展示来源种类及比重，左下角雷达图展示侧重点，右下角折线图展示实时数据变化；点击变化状态图1中“态势分析”功能模块后进入变化状态图2，变化状态图2中地图用于情报发生地，关键字显示情报的关键字和数目，以饼状图形式呈现，左下角将情报等级分为高，中，低级及对应数目；点击变化状态图2左下角的等级模块后进入变化状态图3，变化状态图3中的柱状图表示当天不同时间段内获得的情报数量，环形图显示情报的数据来源及占比，柱状图下显示情报内容，关键字则显示当前情报的关键字；点击变化状态图3中“情报分析”功能模块后进入变化状态图4，变化状态图4中左侧力导向图显示事件发生的人物关系，右侧显示某一节点的具体信息，包括人物姓名，时间，地点及详细信息。
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