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公开(公告)号：CN105468681B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201510783824.5
申请日：2015-11-16
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于话题模型的网络负面信息影响最小化方法，包括如下步骤：1)采用有向图表示社交网络中信息的传播，通过话题模型分别计算负面信息的概率分布和每条边上的历史信息的概率分布；2)分别计算负面信息的概率分布和每条边上的历史信息的概率分布的距离，即KL散度d(w,i)，其中d表示KL散度的计算结果，w表示历史信息的话题分布，i表示负面信息的话题分布；3)计算和其中b(w)和o(w)分别为中心度和出度入度算法的计算结果，然后从大到小排序，并去掉前k个节点，使负面信息的传播范围最小。本发明对于恶意信息已经爆发的社交网络能进行有效地控制，使负面信息的影响范围大大降低。
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公开(公告)号：CN104008150B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201410213602.5
申请日：2014-05-20
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种对社交网络信息传播趋势预测的方法及系统，包括获取社交网络中的信息数据和用户数据，利用用户数据计算出用户类别分布向量；对信息数据进行归一化处理；利用移动平均方法对归一化的信息数据进行平滑处理，结合Diffusion‑Info用户类别分布向量计算出信息传播趋势的预测点，绘制信息传播趋势线；将通过K‑SC算法得到的若干基本信息传播曲线与信息传播趋势线拟合，获取信息传播趋势预测线的后续趋势线；本发明能够尽早的对信息传播能力进行估计，减少了传统方法的滞后性，对信息及时推送和社交网络的舆情及时控制提供了帮助；同时本发明的系统在运行时内存代价低，拥有很高的效率，拥有独立性和可移植性。
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公开(公告)号：CN103795592B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410027720.7
申请日：2014-01-21
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明涉及一种网络水军的检测方法及装置。其中，网络水军的检测方法包括：步骤一，将原始的用户描述信息表示为归一化的用户描述向量，从用户描述向量中筛选出已分类数据，将该已分类数据的a%作为深度信念网络DBN模型的训练数据，将该已分类数据的b%作为DBN模型的检测数据；步骤二，用训练数据训练DBN模型，输出训练得到的DBN模型；步骤三，检验输出DBN模型的收敛性和判定准确率，根据检验结果调整所述步骤一和步骤二中的相关参数，直至所述输出DBN模型达到预设收敛条件或终止条件；步骤四，使用最终DBN模型对网络水军进行检测。本发明的网络水军的检测方法及装置，既提高了网络水军检测算法的收敛性和准确率，又缩短了海量样本数据下的模型训练时间。
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公开(公告)号：CN103745002A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410035139.X
申请日：2014-01-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06F17/30861 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种基于行为特征与内容特征融合的水军识别方法及系统，其方法为，采集包括用户行为特征和内容特征的原始数据；利用马尔可夫链蒙特卡罗随机模型进行行为特征维度和内容特征维度的融合，组成用户特征向量；利用用户特征向量进行DBN模型训练，得到DBN模型；对DBN模型进行检测，判断检测结果是否达到预定标准，如果是则结束；否则根据检测结果生成相应的调节命令，分别调节特征融合阶段和DBN模型训练阶段的相关参数；在DBN训练过程中根据识别准确率不断优化行为特征与内容特征的比例分配，具体特征的选取，以及对DBN模型训练过程中迭代次数的调整，达到较优的训练效果，最终提高识别准确率和识别方法的自适应性。
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公开(公告)号：CN113254575B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110441185.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多步证据推理的机器阅读理解方法与系统。本方法的步骤包括：1)将文章P和问题Q输入全局编码器，生成输入字符向量表示U；2)对U进行编码得到输入表示g并输入多步证据推理机；3)多步证据推理机根据g进行推理得到与问题Q相关的的开始证据向量和结束证据向量；4)根据多步证据推理机最终计算得到的与问题Q相关的起始证据向量sT+1、结束证据向量eT+1和问题的表达向量qcls计算问题Q的分值score，当分值score高于设定阈值θ，则判定该问题Q不可回答；否则判定该问题Q存在答案，并抽取从文章P中获取答案的开始位置start‑position和结束位置end‑position。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113254576A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110453104.8
申请日：2021-04-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种人类行为与情感的预测、溯源方法及装置，对情感、需求和行为三者关联关系进行统一建模，可以从认知的角度通过情感、需求和行动之间的关系来模拟个体活动，实现了情感预测、情感溯源、行为预测及行为溯源四个任务。本发明可以对文本内容进行初步有效的情感预测和溯源以及行为预测和溯源，更好地揭示需求、情感和行为之间的本质关系，有助于研究人员追踪情绪反应和行为的起源，并为分析提供更合理的解释。
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公开(公告)号：CN110399261B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910508755.5
申请日：2019-06-13
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于共现图的系统告警聚类分析方法。本方法为：1)利用历史系统告警信息构建通用共现图；根据通用共现图中节点之间的距离将各系统告警信息聚为若干故障簇，并为每一故障簇设置一生命周期；2)对于一新产生的系统告警信息a，计算系统告警信息a与处于生命周期内的各个故障簇之间的距离；当系统告警信息a与一故障簇的距离小于设定阈值时，则将系统告警信息a加入到该故障簇中，否则为该系统告警信息a新建一个故障簇；3)在过去的一设定时间段内如果有新的系统告警信息纳入一故障簇，则维持该故障簇处于生命周期内，否则删除对应的故障簇。本发明能更准确得将有内在联系的系统告警聚到同一故障簇中。
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公开(公告)号：CN105138580B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201510462971.2
申请日：2015-07-31
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于阻断连边的网络负面信息影响最小化方法。该方法首先采用有向图表示社交网络中信息的传播，并利用贪婪算法找到该有向图中的k条边，使得当去掉该k条边时负面信息的感染面积最小，其中k为正整数；然后切除该k条边以使负面信息传播的范围最小。本发明通过贪婪算法寻找出可以将恶意信息扩散范围最小的k条边，这k条边远远小于社交网络图的总边数。本发明能够对于恶意信息已经爆发的社交网络进行有效地控制，使恶意信息的传播范围大大降低，所提出的贪婪算法是最接近理论最优解的，远远好于其他启发式算法。
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公开(公告)号：CN103812872B
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201410073426.X
申请日：2014-02-28
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于混合狄利克雷过程的网络水军行为检测方法及系统，其方法为，采集包括用户行为特征和内容特征的原始数据，并对每个维度的原始数据进行量化表示构成用户的历史行为向量，构成待聚类用户数据集；对待聚类用户数据集中的历史行为向量进行聚类，得到至少一个分类用户行为集合；将所有分类用户行为集合中的数据进行转换，对转换后的数据中具有相同用户标识的数据合并，得到序列数据库；模式挖掘模块对序列数据库进行序列模式挖掘，得到分别对应每个分类用户行为集合的至少一个事务序列模式；水军判断模块比较每个事务序列模式，就可以判断出哪个分类用户行为集合是水军账号。本发明很容易分辨出哪一类属于水军账号。
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公开(公告)号：CN105468681A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510783824.5
申请日：2015-11-16
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06F17/30867 , G06Q50/01
Abstract: 本发明涉及一种基于话题模型的网络负面信息影响最小化方法，包括如下步骤：1)采用有向图表示社交网络中信息的传播，通过话题模型分别计算负面信息的概率分布和每条边上的历史信息的概率分布；2)分别计算负面信息的概率分布和每条边上的历史信息的概率分布的距离，即KL散度d(w,i)，其中d表示KL散度的计算结果，w表示历史信息的话题分布，i表示负面信息的话题分布；3)计算和其中b(w)和o(w)分别为中心度和出度入度算法的计算结果，然后从大到小排序，并去掉前k个节点，使负面信息的传播范围最小。本发明对于恶意信息已经爆发的社交网络能进行有效地控制，使负面信息的影响范围大大降低。
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