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公开(公告)号：CN106484733A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201510550175.4
申请日：2015-09-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/9535 , G06F16/951
Abstract: 本申请公开一种新闻线索个性化推送方法及系统，该方法包括：步骤1，创建新闻线索领域的标签，为每个新闻线索领域分别训练一个新闻线索分类模型，使用所述新闻线索分类模型来对新闻线索候选集中的每条新闻线索进行分类，并存入对应领域的新闻线索集；步骤2，基于线索热度、时效性、和可信度建立新闻线索评分模型来对每个所述线索集中的每条新闻线索进行评分，选择得分最高的N条线索作为待推荐线索；步骤3，由用户从所述标签中选择自己感兴趣的新闻线索领域，然后将对应于所选兴趣领域的待推荐线索推送给用户。由此，能够根据用户群特点快速准确的从候选新闻线索集中找到用户需要的有价值的线索并进行推送。
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公开(公告)号：CN101739294B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN200910244005.8
申请日：2009-12-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于规则的分布式推理方法及系统。该方法包括下列步骤：A.服务器接收推理任务，访问服务器上的知识库，判断所述推理任务中的推理步所需要的知识是否存储在所述知识库中，若是，则在服务器上获取所述推理步的取值并执行所述推理步；否则，执行步骤B；B.发生推理步迁移。服务器中断运行涉及所述推理步的推理，并记忆中断的所述推理步的信息，将所述推理步的推理任务下传给具有所述推理步所需要的知识的终端；C.终端接收并执行服务器下传的所述推理步的推理任务，并将下传的所述推理步的推理任务的推理结果上传给所述服务器。本发明能够充分利用终端的计算能力和资源，同时保护了在终端上存储的推理知识不被服务器获知。
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公开(公告)号：CN102609441B
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201110443604.X
申请日：2011-12-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了基于分布熵的局部敏感哈希高维索引方法。该方法首先生成局部敏感哈希函数候选集合。接着，根据训练数据集，计算局部敏感哈希函数候选集合中每个哈希函数的分布熵值，并从中选取分布熵值最高的L个哈希函数作为局部敏感哈希函数集合。然后，基于该局部敏感哈希函数集合，将待索引数据集存储到哈希表中。还可以采用基于三角不等式过滤和欧氏距离排序的查询算法查询上述哈希表，得到与查询数据相似的结果集。该方法通过选择分布熵值高的哈希函数，更好地适应了数据的分布，从而优化了哈希表索引结构，减小了索引的内存消耗，同时使得查询更加准确和高效。
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公开(公告)号：CN103399968A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310298119.7
申请日：2013-07-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种微博信息采集方法及系统，所述方法包括：根据用户提交的查询确定信息类型以及页面链接参数；向微博服务器发送根据所述信息类型和所述页面链接参数构造的页面请求链接，抽取返回页面中的基础信息数据项。所述方法还包括：并行执行信息所在页面的相关信息采集。本发明提供的微博信息采集方法和系统在提高信息采集效率的同时，可以获取更完整的微博信息。
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公开(公告)号：CN101661559B
公开(公告)日：2013-03-06
申请号：CN200910092710.0
申请日：2009-09-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种数字图像训练方法以及利用该训练方法的图像检测方法。其中该训练方法包括下列步骤：提取训练样本的图像特征；根据所述图像特征对所述训练样本进行聚类分析，将所述训练样本分为多个子类；对于每个子类，根据所述图像特征进行SVM训练，生成SVM模型。利用该训练方法所获得的多个SVM模型进行图像检测，检测准确率高、且具有较佳推广性和较高时效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101887459B
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201010221077.3
申请日：2010-06-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明一种网络视频话题检测的方法及系统，方法包括：步骤1，将视频的标签词表示为时间轴上的词频变化轨迹，根据该词频变化轨迹提取每个时间单元内的显著词；步骤2，将每个时间单元内的显著词表示为所述时间单元内上传的所有视频的倒排索引，并对所述显著词进行聚类，一个类为所述时间单元的一个事件；步骤3，计算各个事件之间相似度，建立事件之间的连接，形成事件发展轨迹图，事件发展轨迹图中的点为事件，按两个事件之间的相似度连接点生成边；步骤4，将事件发展轨迹图分割为多个连通子图；步骤5，按预设标准从各个连通子图中查找最优路径，每条最优路径对应一个话题的轨迹，进而完成话题的检测。本发明能够从网络中检测出视频话题。
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公开(公告)号：CN102270207A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201010196406.3
申请日：2010-06-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种面向在线多媒体信息挖掘的数据缓存方法和系统。所述方法，包括下列步骤：在内存中为在线多媒体信息分配缓冲池，所述缓冲池由预设的长短不同的接收缓冲区组成；根据捕获的在线多媒体信息的长度属性信息，申请相应缓冲区存储多媒体数据；为所述捕获的在线多媒体信息建立已接收数据信息链表，采用有序链表方式记录已接收的多媒体信息；查询所述已接收数据信息链表，向所述缓冲区中存储多媒体数据。
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公开(公告)号：CN101739294A
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200910244005.8
申请日：2009-12-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于规则的分布式推理方法及系统。该方法包括下列步骤：A.服务器接收推理任务，访问服务器上的知识库，判断所述推理任务中的推理步所需要的知识是否存储在所述知识库中，若是，则在服务器上获取所述推理步的取值并执行所述推理步；否则，执行步骤B；B.发生推理步迁移。服务器中断运行涉及所述推理步的推理，并记忆中断的所述推理步的信息，将所述推理步的推理任务下传给具有所述推理步所需要的知识的终端；C.终端接收并执行服务器下传的所述推理步的推理任务，并将下传的所述推理步的推理任务的推理结果上传给所述服务器。本发明能够充分利用终端的计算能力和资源，同时保护了在终端上存储的推理知识不被服务器获知。
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公开(公告)号：CN1766929B
公开(公告)日：2010-05-12
申请号：CN200510055214.X
申请日：2005-03-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于三维运动数据库的运动对象的运动重构方法，用于实现对视频中的二维运动对象的运动重构，得到一个三维的运动对象；含以下步骤：提取运动视频中运动对象的轮廓，得到运动对象的二维轮廓信息；对运动视频做定标操作，得到投影矩阵；利用投影矩阵和虚拟对象模型从三维运动数据库中建立二维运动对象轮廓库；寻找参考运动数据；以视频数据为约束条件，对参考运动数据进行变形，得到与视频序列对应的重构的三维动作序列；对重构所得的各帧的三维数据进行平滑连接，得到连续的三维动作。本发明的优点：有良好的通用性，无论动作简单或复杂，只要有较为完整的运动数据库都能够实现运动对象的运动重构；同时适用于单目和多目同步视频。
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公开(公告)号：CN101661559A
公开(公告)日：2010-03-03
申请号：CN200910092710.0
申请日：2009-09-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种数字图像训练方法以及利用该训练方法的图像检测方法。其中该训练方法包括下列步骤：提取训练样本的图像特征；根据所述图像特征对所述训练样本进行聚类分析，将所述训练样本分为多个子类；对于每个子类，根据所述图像特征进行SVM训练，生成SVM模型。利用该训练方法所获得的多个SVM模型进行图像检测，检测准确率高、且具有较佳推广性和较高时效性。
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