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公开(公告)号：CN112270568B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011205811.7
申请日：2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/02 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06F16/9536
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，涉及电商平台营销数据分析，尤其涉及一种面向隐藏信息的社交电商平台营销活动下单率预测方法；所述方法包括提取出用户对营销活动下单行为的全部内部属性特征以及营销活动对用户下单行为的部分外部属性特征；并计算出用户的内部影响力，按照知识学习方法计算出用户的外部影响力以及用户的隐藏信息网络；采用压缩交互网络获取用户的隐特征，将隐特征填入隐藏信息网络中，利用卷积神经网络计算出用户的隐藏影响力；将三种影响力输入到全连接神经网络中，预测得到所述营销活动下用户参与下单行为的概率；本发明刻画了用户实体和营销活动实体之间的关系，能够获取实体间的隐藏关系，增强了下单率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN110825948A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911072546.7
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于社交网络控制技术领域，尤其涉及一种基于促谣-辟谣消息和表示学习的谣言传播控制方法，包括爬取原始数据，并基于内容兴趣特征、网络结构特征以及节点属性特征提取促谣消息、谣言消息以及辟谣消息的传播空间特征，建立谣言-辟谣-促谣消息传播空间矩阵；根据该矩阵以及谣言-辟谣-促谣消息全用户传播关系矩阵建立基于图卷积神经网络和辟谣-促谣消息影响力的谣言传播预测模型；将当前数据输入谣言传播预测模型，获得谣言转发情况的预测；对下一个时刻的谣言转发潜在用户，进行谣言消息隔离或者进行辟谣消息推荐；本发明能够有效地预测谣言话题下的用户转发情况，同时可以更真实地刻画谣言传播动态过程。
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公开(公告)号：CN110825948B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201911072546.7
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于社交网络控制技术领域，尤其涉及一种基于促谣‑辟谣消息和表示学习的谣言传播控制方法，包括爬取原始数据，并基于内容兴趣特征、网络结构特征以及节点属性特征提取促谣消息、谣言消息以及辟谣消息的传播空间特征，建立谣言‑辟谣‑促谣消息传播空间矩阵；根据该矩阵以及谣言‑辟谣‑促谣消息全用户传播关系矩阵建立基于图卷积神经网络和辟谣‑促谣消息影响力的谣言传播预测模型；将当前数据输入谣言传播预测模型，获得谣言转发情况的预测；对下一个时刻的谣言转发潜在用户，进行谣言消息隔离或者进行辟谣消息推荐；本发明能够有效地预测谣言话题下的用户转发情况，同时可以更真实地刻画谣言传播动态过程。
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公开(公告)号：CN110807556B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201911068520.5
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06F16/9536 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于用户行为预测领域，涉及对微博谣言或/和辟谣话题传播趋势的预测方法及装置；方法包括获取参与微博谣言话题或/和辟谣话题的数据源信息，提取相关属性；使用多元线性回归算法构造影响力函数；构建出转发谣言信息和转发辟谣信息的博弈策略，建立出谣言与辟谣互影响力模型，计算出谣言与辟谣的互影响力；基于表示学习的方法将用户节点映射到像素空间，构建当前时刻的用户转发图像，利用卷积神经网络预测下一时刻的用户转发图像；将互影响力与下一时刻用户转发图像相融合，建立出逻辑回归预测模型，预测用户在下一时刻是否参与谣言话题或/和辟谣话题；本发明能够有效地预测出微博谣言话题和辟谣话题的传播趋势，有利于舆情的控制和处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110807556A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911068520.5
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06F16/9536 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于用户行为预测领域，涉及对微博谣言或/和辟谣话题传播趋势的预测方法及装置；方法包括获取参与微博谣言话题或/和辟谣话题的数据源信息，提取相关属性；使用多元线性回归算法构造影响力函数；构建出转发谣言信息和转发辟谣信息的博弈策略，建立出谣言与辟谣互影响力模型，计算出谣言与辟谣的互影响力；基于表示学习的方法将用户节点映射到像素空间，构建当前时刻的用户转发图像，利用卷积神经网络预测下一时刻的用户转发图像；将互影响力与下一时刻用户转发图像相融合，建立出逻辑回归预测模型，预测用户在下一时刻是否参与谣言话题或/和辟谣话题；本发明能够有效地预测出微博谣言话题和辟谣话题的传播趋势，有利于舆情的控制和处理。
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公开(公告)号：CN115470991A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211119771.3
申请日：2022-09-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了基于用户短时情感和演化博弈的网络谣言传播预测方法，属于数据处理领域。所述方法包括获取社交网络平台的用户基本信息、用户行为数据和用户文本数据，并进行预处理；计算得到用户自身属性、用户影响力、用户话题参与度、消息流行度、好友驱动力和消息情感分数；并计算出谣言影响力和辟谣影响力，通过演化博弈的方式得到相互影响力；采用节点嵌入算法将用户节点映射到向量空间，采用基于相互影响力的CSR2Vec算法生成特征拓扑矩阵；将特征拓扑矩阵和用户邻接矩阵进行拼接，得到特征向量矩阵；将特征向量矩阵输入到带有注意力机制的图注意力网络模型中，输出用户的传播预测结果；本发明可应用谣言控制，绿色网络安全等多个领域。
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公开(公告)号：CN101286233B
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200810069697.2
申请日：2008-05-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于对象云的模糊边缘检测方法，涉及数字图像处理技术。该方法将模糊集理论和云理论集成应用于图像的边缘检测，设计了一种适用于图像的高效检测方法，基于灰度特征生成对象云，将图像中模糊对象表现为云团形式，正向云发生器实现图像空间与云空间的映射，云运算实现边界云团及其数字特征获取，根据最大模糊熵原理自适应进行边缘过渡区处理；本发明保留了图像中大量的低灰度值边缘信息，因而在很大程度上弥补了基于模糊集理论算法的缺陷，同时也兼顾了不确定边界的随机性问题，应用于多光谱影像能够取得好的检测效果。
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公开(公告)号：CN112270568A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011205811.7
申请日：2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/02 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06F16/9536
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，涉及电商平台营销数据分析，尤其涉及一种面向隐藏信息的社交电商平台营销活动下单率预测方法；所述方法包括提取出用户对营销活动下单行为的全部内部属性特征以及营销活动对用户下单行为的部分外部属性特征；并计算出用户的内部影响力，按照知识学习方法计算出用户的外部影响力以及用户的隐藏信息网络；采用压缩交互网络获取用户的隐特征，将隐特征填入隐藏信息网络中，利用卷积神经网络计算出用户的隐藏影响力；将三种影响力输入到全连接神经网络中，预测得到所述营销活动下用户参与下单行为的概率；本发明刻画了用户实体和营销活动实体之间的关系，能够获取实体间的隐藏关系，增强了下单率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN101286233A
公开(公告)日：2008-10-15
申请号：CN200810069697.2
申请日：2008-05-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于对象云的模糊边缘检测方法，涉及数字图像处理技术。该方法将模糊集理论和云理论集成应用于图像的边缘检测，设计了一种适用于图像的高效检测方法，基于灰度特征生成对象云，将图像中模糊对象表现为云团形式，正向云发生器实现图像空间与云空间的映射，云运算实现边界云团及其数字特征获取，根据最大模糊熵原理自适应进行边缘过渡区处理；本发明保留了图像中大量的低灰度值边缘信息，因而在很大程度上弥补了基于模糊集理论算法的缺陷，同时也兼顾了不确定边界的随机性问题，应用于多光谱影像能够取得好的检测效果。
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