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公开(公告)号：CN112100470A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010914996.2
申请日：2020-09-03
Applicant: 北京大学 , 南京博雅区块链研究院有限公司 , 北京国信云服科技有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F40/205 , G06F40/258 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F16/31
Abstract: 本发明提供了一种基于论文数据分析的专家推荐方法、装置、设备及存储介质，其中的专家推荐方法包括：获取需求文档及需求文档的关键词；使用网络爬虫爬取到与需求文档的关键词相关论文的论文标题、论文摘要、作者及所属期刊；基于所述论文标题和论文摘要获取所述论文与所述需求文档之间的文本相似度；基于所述论文作者信息获取所述论文的各论文作者对论文的贡献率；基于所属期刊获取所述论文的经标准化处理后的复合影响因子；基于所述文本相似度、所述贡献率及所述复合影响因子计算出各论文作者的推荐分数。本发明以文本相似度、作者贡献率及论文影响因子三个维度计算出候选专家的推荐分数，最终实现专家推荐，显著提升了专家推荐的推荐精准度及推荐效率。
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公开(公告)号：CN112100635B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010979863.3
申请日：2020-09-17
Applicant: 博雅正链(北京)科技有限公司 , 南京博雅区块链研究院有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明提供了一种基于智能合约与工作流架构的执法返还系统及方法，其中的执法返还系统包括：数据存储层，包括业务信息数据库和区块链系统；接口实现层，包括工作流管理模块和区块链接口平台；业务逻辑层，基于工作流管理模块定义的业务规则接收、处理法院、银行及受害者提交的信息以形成执法返还工作流，以及经区块链接口平台与区块链系统交互以实现执法返还工作流运行过程中的数据上链、权限验证、数据读取及资金返还；参与方交互层，用于为用户提供信息的录入、查询、展示，参与方交互层包括法院执法返现管理系统、银行执法返现管理系
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公开(公告)号：CN111988171B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010809573.4
申请日：2020-08-12
Applicant: 北京大学 , 南京博雅区块链研究院有限公司 , 北京国信云服科技有限公司
IPC: H04L41/0246 , H04L41/0273 , H04L67/562 , H04L67/63
Abstract: 本发明提供了一种基于RESTful风格请求调用SOAP Web服务的方法、代理服务器及系统，方法包括：客户端发送SOAP Web服务的SOAP风格的接口描述文档的存储地址、项目名称给代理服务器，代理服务器基于SOAP风格的接口描述文档和项目名称生成RESTful风格的接口描述文档和SOAP Web服务的关键信息对象，客户端生成RESTful风格的调用请求，代理服务器基于RESTful风格的调用请求和SOAP Web服务的关键信息对象生成SOAP风格的调用请求，SOAP Web Service服务器响应于SOAP风格的调用请求生成XML格式的服务数据，代理服务器将XML格式的服务数据转换成JSON格式的服务数据后返回给客户端。通过增设代理服务器，开发人员能够直接使用RESTful风格的服务调用请求调用SOAP Web Service服务器上的SOAP Web服务，从而显著地提升了RESTful项目的开发效率。
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公开(公告)号：CN113362015A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110505332.5
申请日：2021-05-10
Applicant: 北京大学 , 南京博雅区块链研究院有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06F16/9536 , G06F40/284
Abstract: 本发明提出的一种基于专利数据的合作机构推荐方法，所述推荐方法包括以下步骤：需求数据获取步骤，获取目标企业的需求数据；目标专利数据获取步骤，根据所述需求数据获取目标专利数据；候选集构建步骤，根据所述目标专利数据构建基于合作关系的候选集或根据所述目标专利数据构建基于文本相似性的候选集；候选集优化步骤，根据反距离权重对所述候选集进行优化排序，获取基于距离优化合作机构数据；推荐合作机构列表获取步骤，根据所述基于距离优化合作机构数据获取推荐合作机构列表。在基于合作关系协同过滤推荐的场景中，加入反距离权重进行推荐排序的召回效果比不加入反距离权重进行推荐排序的召回效果更好。
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公开(公告)号：CN112199735A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011022370.7
申请日：2020-09-25
Applicant: 博雅正链(北京)科技有限公司 , 南京博雅区块链研究院有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明提出的一种基于区块链的垂直电商交易平台，包括数据存储层、智能合约服务层、业务逻辑层以及应用层；数据存储层包括区块链系统，数据存储层基于区块链系统用于垂直电商交易平台数据的存储；智能合约服务层用于创建智能合约、存储智能合约、运行智能合约以及对接数据存储层与业务逻辑层；业务逻辑层包括业务逻辑模块以及工作流引擎模块，工作流引擎模块基于业务逻辑模块实现工作流的按序进行；应用层为面向终端用户可视化平台端口。上述基于区块链的垂直电商交易平台，规范化业务逻辑，实现垂直电商交易平台交易、回款等流程的上链存证和自动化执行，提高了流程管理效率，解决了业务流程复杂，跨多系统，效率低且易出错的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111988171A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010809573.4
申请日：2020-08-12
Applicant: 北京大学 , 南京博雅区块链研究院有限公司 , 北京国信云服科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于RESTful风格请求调用SOAP Web服务的方法、代理服务器及系统，方法包括：客户端发送SOAP Web服务的SOAP风格的接口描述文档的存储地址、项目名称给代理服务器，代理服务器基于SOAP风格的接口描述文档和项目名称生成RESTful风格的接口描述文档和SOAP Web服务的关键信息对象，客户端生成RESTful风格的调用请求，代理服务器基于RESTful风格的调用请求和SOAP Web服务的关键信息对象生成SOAP风格的调用请求，SOAP Web Service服务器响应于SOAP风格的调用请求生成XML格式的服务数据，代理服务器将XML格式的服务数据转换成JSON格式的服务数据后返回给客户端。通过增设代理服务器，开发人员能够直接使用RESTful风格的服务调用请求调用SOAP Web Service服务器上的SOAP Web服务，从而显著地提升了RESTful项目的开发效率。
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公开(公告)号：CN112100401B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202010959747.5
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京大学 , 南京博雅区块链研究院有限公司 , 北京国信云服科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/205
Abstract: 本发明提供了一种面向科技服务的知识图谱构建方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取第一科技服务源数据；从第一科技服务数据中抽取出科技服务的属性；获取第二科技服务源数据；基于行业判断模型及第二科技服务文本确定科技服务的行业；基于命名实体抽取模型及第二科技服务文本抽取出科技服务涉及的命名实体；基于关系抽取模型、第二科技服务文本及第二科技服务涉及的命名实体抽取出各命名实体之间的关系；将科技服务的属性、科技服务所面向的行业、科技服务的命名实体及所述命名实体之间的关系存储至图数据库中以形成知识图谱。本发明自动地从源数据中抽取出科技服务实体、属性及科技服务实体之间的关系，生成面向科技服务的知识图谱。
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公开(公告)号：CN113220996B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110508376.3
申请日：2021-05-10
Applicant: 北京大学 , 南京博雅区块链研究院有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F16/951 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的科技服务推荐方法、装置、设备及存储介质，其中的科技服务推荐方法包括：获取流程文档及各流程环节的需求文档；获取各流程环节的需求文档的初始关键词；爬取到各流程环节的初始科技服务文档；抽取出初始科技服务文档所涉及的初始命名实体；对初始关键词进行扩充得到各流程环节的需求文档的扩充关键词；基于扩充关键词获得各流程环节的最终科技服务文档；抽取出最终科技服务文档所涉及的扩充命名实体；抽取出各扩充命名实体之间的关系；形成知识图谱；基于知识图谱实施科技服务推荐。本发明针对科各流程环节的不同需求分别爬取科技服务文档，并构建知识图谱，从而实现对科技服务需求对象各流程环节的针对性推荐。
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公开(公告)号：CN112383516A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011184585.9
申请日：2020-10-29
Applicant: 博雅正链(北京)科技有限公司 , 南京博雅区块链研究院有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明提供一种图神经网络构建方法、基于图神经网络的异常流量检测方法，异常流量检测的图神经网络构建方法包括：S10：获取原始流量数据中具有相关性以及时序性的特征；S20：将步骤S10中的特征转化为图结构数据；S30：构建深度图神经网络模型。本发明通过深度挖掘网络流量中具有相关性以及时序性的特征，以及通过构建图神经网络模型，在此基础上挖掘网络流量报文段内部字段之间的相关特征，通过预先训练，最终得到对流量数据具有良好分类效果的模型。对于待识别的未知网络流量，只需要进行简单的会话还原，就可以通过训练好的模型对其进行快速的分析判断，快速发现流量数据中可能存在的异常。
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公开(公告)号：CN112116449A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010978253.1
申请日：2020-09-17
Applicant: 北京大学 , 博雅正链(北京)科技有限公司 , 南京博雅区块链研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种具备良好模型可解释性的信用评估方法、装置、设备及存储介质，其中的信用评估方法包括：构建信用评估模型；利用带有标签信息的训练样本集对信用评估模型进行训练；采用训练好的信用评估模型对目标样本进行评估以获得评估结果；获取所述目标样本的若干近邻样本，并对每个近邻样本进行扩展以形成目标样本的近邻样本集；采用训练好的信用评估模型对近邻样本集内的所有样本进行评估以获得具有标签信息的近邻样本集；对具有标签信息的近邻样本集进行逻辑回归，根据逻辑回归结果解释信用评估模型对目标样本的评估结果。本发明不仅能够实现对目标样本的征信情况的评估，而且能够实现对评估结果的解释，从而实现了评估模型的可解释性，便于对评估模型进行进一步改进、优化。
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