公开(公告)号：CN111078882A

公开(公告)日：2020-04-28

申请号：CN201911283463.2

申请日：2019-12-13

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 何泾沙 ,  侯自强 ,  朱娜斐 ,  李想 ,  杨玥 ,  葛加可 ,  张琨 ,  滕达 ,  李文欣 ,  韩松

IPC: G06F16/35 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种文本情感测量方法和装置，包括：对所测量对象的文本文字数据进行收集；对收集的对象数据进行数据预处理，将对象数据转换为适用于策略模型学习的格式化数据；对格式化数据进行模型训练、验证评估，得到策略模型；根据所需识别对象的文本文字数据，选择合适的策略模型作为文本情感测量模型；对所需识别对象的文本文字数据进行预处理后，输入文本情感测量模型中，得出预测结果。本发明根据检测对象的在不同情感状态下所表现出的状态(如文本评论的倾向性)不同，设计一个文本情感自动化测量的方法和装置，该方法和装置可为人工测量提供参考，进而提升测量准确率和效率。

公开(公告)号：CN110881037A

公开(公告)日：2020-03-13

申请号：CN201911146668.6

申请日：2019-11-19

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 何泾沙 ,  葛加可 ,  朱娜斐 ,  韩松 ,  张胜凡 ,  李文欣 ,  滕达 ,  李想 ,  杨玥 ,  杜晋晖

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种网络入侵检测方法及其模型的训练方法、装置和服务器，该包括获取待检测的网络流量数据；通过预先训练完成的入侵数据检测模型，提取网络流量数据的特征数据，并基于特征数据确定网络流量数据是否是入侵数据；其中，入侵数据检测模型通过双向长短时记忆神经网络训练得到；入侵数据检测模型还用于为提取出的特征数据设置预设的权重值，该检测模型加入了注意力机制，既可以融合所有特征，又可以将关键特征赋予更高的权重，进而增强模型提取入侵数据序列信息的能力，提高了入侵检测的准确率。

公开(公告)号：CN111274485A

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN202010067688.0

申请日：2020-01-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 何泾沙 ,  曹珊 ,  朱娜斐 ,  滕达

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536

Abstract: 本发明公开了一种基于社区发现的个性化推荐方法，包括：为每个节点赋予唯一的标签，并计算每个节点的度数；根据节点的度数，计算节点权重；计算节点的结构相似性和用户偏好相似性；根据节点的结构相似性和用户偏好相似性，计算节点的相似性；根据节点相似性和节点权重，计算每个标签的传播概率；删除传播概率小于阈值的标签，将剩余的标签作为社区划分的结果；使用链路预测对生成的社区进行社区内的好友推荐。本发明先使用改进的标签传播算法，对所有节点进行社区发现，然后再根据社区发现的结果进行链路预测；其提高社交网络好友推荐的准确性，提高用户的粘性。