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公开(公告)号：CN112231488B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202011002971.1
申请日：2020-09-22
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06Q50/26
Abstract: 本发明实施例提供一种数据处理的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法通过根据目标人群的静态关联数据和动态行为数据构建时空知识图谱，时空知识图谱包含目标人群中任意两个人员之间的接触关联信息以及各个人员与被关注人员的关联程度信息，通过查询时空知识图谱，可以快速地定位到与指定的被关注人员的关联程度满足第一接触关联条件的关联目标，从而实现与指定的被关注人员的密切关联者的定位，提高关联人群分析的准确性和效率，并将定位到的密切关联者的信息进行推送，以使相关人员可以及时地对到指定的被关注人员的密切关联者进行相应处理，从而可以有利于保证公共安全和社会稳定。
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公开(公告)号：CN118154055A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410564646.6
申请日：2024-05-08
Applicant: 京东科技信息技术有限公司 , 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06Q10/067 , G06F16/36 , G06Q10/10 , G06Q50/26
Abstract: 本公开的实施例公开了公共数据要素构建方法和装置。该公共数据要素构建方法的具体实施方式包括：响应于检测到新添加的控件，根据新添加的控件和已添加的控件的关系确定目标实体间关系，其中，控件是基于城市知识体系中的实体属性或关系属性预先构建的，城市知识体系包括以下至少项：实体、实体间关系、实体属性和关系属性；根据业务术语与实体间关系的映射关系，确定目标实体间关系对应的业务术语集合供选择；基于所添加的控件和所选择的业务术语生成用于公共数据填报的业务表单该实施方式实现了数据与应用分离、数据要素自动产生和更新、不同数据要素自动连接，有助于释放公共数据要素价值，提升数据要素使用规模，促进我国数字经济发展。
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公开(公告)号：CN113392164B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202010174360.9
申请日：2020-03-13
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
Abstract: 本公开提出一种构建纵向联邦树的方法、主服务器、业务平台和系统。主服务器根据各个业务平台的共同样本的特征的维度之和以及预设参数确定第一向量，预设参数表示不参与节点分裂的特征个数，第一向量表示每个特征参与节点分裂的程度；根据局部第二向量确定全局第二向量，局部/全局第二向量分别表示每个共同样本在某一个/所有业务平台的特征向量与相应的特征参考向量之间的距离，特征参考向量表示每个特征的取值范围内的分裂点；将第一向量和全局第二向量的乘积值下发给各个业务平台，以使得各个业务平台将乘积值作为分裂值进行纵向联邦树的节点分裂，避免了各个业务平台的原始数据和样本的数据分布信息暴露的风险，增强了数据的安全性和隐私性。
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公开(公告)号：CN116795982A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310715117.7
申请日：2023-06-15
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/30
Abstract: 本公开涉及模型训练方法、文本分类方法及相关装置、电子设备、计算机可存储介质，涉及机器学习领域。模型训练方法包括：获取当前训练文本，其中，所述当前训练文本的文本长度小于长度阈值；确定与所述当前训练文本关联的参考训练文本，其中，所述参考训练文本包括所述当前训练文本中的当前实体、与所述当前实体关联的参考实体、以及所述当前实体与所述参考实体之间的关联关系信息；确定与所述当前训练文本对应的目标训练文本，其中，所述目标训练文本包括所述当前训练文本和所述参考训练文本；利用所述目标训练文本，训练文本分类模型。根据本公开，可以提高文本分类的准确性。
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公开(公告)号：CN116451164A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310445652.5
申请日：2023-04-23
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06Q50/30
Abstract: 本公开提供一种区域异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取待检测区域的第一时间通道信息和第一空间通道信息，其中，第一时间通道信息包括待检测区域的第一交通流量时序信息，第一空间通道信息包括第一相邻区域矩阵和第一相似区域矩阵，第一相邻区域矩阵包括第一相邻区域的邻接矩阵和第一相邻区域的区域特征矩阵；第一相似区域矩阵包括第一相似区域的邻接矩阵和第一相似区域的区域特征矩阵；将第一时间通道信息和第一空间通道信息输入至目标检测模型，得到目标检测模型输出的待检测区域的区域异常预测结果，其中，目标检测模型通过预训练得到。通过本公开能够得到更加准确的待检测区域的区域异常预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116401705A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310373851.X
申请日：2023-04-10
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种数据匹配方法、装置以及系统，涉及隐私计算技术领域、计算机技术领域。本公开的方法包括：利用同态加密算法生成公钥和私钥，并采用公钥对查询向量加密，得到查询向量的加密结果，其中，查询向量为待匹配数据的特征向量；向匹配方发送查询请求，其中，查询请求包括：查询向量的加密结果和查询范围信息；接收匹配方返回的查询结果，其中，查询结果包括：一个或多个加密后的相似度值，每个加密后的相似度值表示匹配方的一条数据的特征向量与查询向量的相似度值的加密结果；根据私钥和一个或多个加密后的相似度值，确定匹配方是否存在与待匹配数据相匹配的数据。
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公开(公告)号：CN116340871A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310143103.2
申请日：2023-02-09
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了基于时空数据的城市异常检测方法、装置、介质及设备，其中方法包括：获取待检测城市的时空特征数据，其中，所述时空特征数据包括所述待检测城市各区域在时序上的特征数据；对于任一区域的时空特征数据，确定所述区域在时序上的流量异常信息，以及确定所述区域在空间上的流量异常信息；基于各区域在时序上的流量异常信息和在空间上的流量异常信息，在各区域中确定异常区域。在处理过程中，通过对时间空间关联的特征数据进行处理，兼顾时序特征和空间特征，提高处理过程中时空关联度，多视角异常检测，提高异常检测准确度。
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公开(公告)号：CN113781082B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011291786.9
申请日：2020-11-18
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06N20/20 , H04L67/10
Abstract: 本公开提供了一种区域画像的修正方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，涉及机器学习领域。其中，区域画像的修正方法包括：将从多个区域中筛选出的筛选区域信息发送至协同服务器，以接收协同服务器发送的重合区域的信息，其中，重合区域的信息由协同服务器根据第一服务器发送的筛选区域信息与第二服务器发送的筛选区域信息生成；基于重合区域的信息确定待修正区域；调用重合区域信息与协同服务器以及第二服务器之间执行交互训练操作，以根据交互训练结果生成修正模型；基于修正模型对待修正区域进行修正，以修正多个区域的区域画像。通过本公开的技术方案，能够提高对区域画像的描述的精准度，进而提高对区域画像后续利用的可靠性。
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公开(公告)号：CN115346668A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210913960.1
申请日：2022-07-29
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种健康风险等级评估模型的训练方法及装置，应用于第一参与方设备，其中，健康风险等级评估模型由纵向联邦异构神经网络构成，该方法包括：获取包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据中的至少一种的第一医疗数据且第一医疗数据拥有标签值；基于第一医疗数据的数据类型对应的特征提取规则，对第一医疗数据进行特征提取，并将提取的特征信息输入至纵向联邦异构神经网络中，基于顶层子模型的输出和标签值确定最终误差，并反向传播最终误差以更新纵向联邦异构神经网络中各层模型的模型参数。本方案不仅可以提升训练后模型健康风险等级预测的准确性，也可以提升模型对于多模态数据的适用性，同时也可以保证医疗数据的安全。
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公开(公告)号：CN115186746A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210796904.4
申请日：2022-07-05
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种地区风险识别方法、图神经网络训练方法、地区风险识别装置、图神经网络训练装置、计算机系统、可读存储介质及计算机程序产品，涉及智能城市技术领域。地区风险识别方法包括：生成包括待识别地区的地区图，其中，地区图包括多个节点和多个连接边，节点用于表征地区，地区为用于运输物品的运输车辆途经的驻留地区，连接边用于表征两个节点之间的关联关系；对地区图进行特征提取，得到目标特征向量；基于目标特征向量，得到地区图中的待识别地区的风险识别结果。
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