公开(公告)号：CN111460155B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202010245428.8

申请日：2020-03-31

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李小勇 ,  李昀峰 ,  葛悦琴 ,  蔡斌思 ,  雷铭鉴

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于知识图谱的信息可信度评估方法及装置，方法包括：获取待评估的目标信息，从目标信息中提取目标三元组；依次使用预先生成的知识图谱中包含的N个关系替换目标三元组中的目标关系，得到N个替换三元组；基于预先训练完成的向量表示模型，将每个替换三元组中包含的头实体、关系以及尾实体分别转换为头实体向量、关系向量以及尾实体向量；基于替换三元组的头实体向量、关系向量以及尾实体向量，计算替换三元组的曼哈顿距离；根据计算得到的曼哈顿距离，对替换三元组和目标三元组进行排序；根据计算得到的曼哈顿距离，以及排序结果，计算目标三元组的可信度评分。能够适用于大数据环境，且提高信息评估的准确度。

公开(公告)号：CN111355725B

公开(公告)日：2021-02-23

申请号：CN202010120695.2

申请日：2020-02-26

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李小勇 ,  雷铭鉴 ,  蔡斌思 ,  李昀峰 ,  孔文萍 ,  刘李梦玮

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供的一种网络入侵数据的检测方法及装置，其中方法包括：获取各个网段内的数据，将各个网段内的数据输入预先训练好的网络入侵检测模型，得到各个数据对应的检测结果。本发明实施例使用预先训练好的网络入侵检测模型检测各个网段的数据，预先训练好的网络入侵检测模型中低于预设权重阈值的权重的值为零，并且预先训练好的网络入侵检测模型是在低于预设权重阈值的权重置零后的网络入侵检测模型中，成本值最小的网络入侵检测模型，该网络入侵检测模型仅保留权重不低于权重阈值的通道的连接，从而降低了网络入侵检测模型的复杂性和冗余度，减少了网络入侵检测模型过拟合的风险，提高了网络入侵检测模型的识别网络入侵数据的准确率。

公开(公告)号：CN111639696A

公开(公告)日：2020-09-08

申请号：CN202010456045.5

申请日：2020-05-26

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李小勇 ,  常超舜 ,  高雅丽 ,  蔡斌思 ,  李妍蓉 ,  翟新龙

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种用户分类方法及装置，涉及计算机技术领域，可以提高对用户分类的准确度，本发明实施例的技术方案包括：获取待识别用户的用户特征和邻接矩阵，其中，邻接矩阵中包括的元素用于表示用户数据集对应的各用户在异质信息网络中对应的节点之间是否存在关联关系，关联关系包括直接关系和间接关系，用户数据集包括待识别用户的用户特征，异质信息网络包括多种类型的节点；然后将待识别用户的用户特征和邻接矩阵输入用户图卷积网络GCN，得到卷积后的用户特征；再将卷积后的用户特征与标签矩阵相乘，得到待识别用户的类别，其中，标签矩阵用于针对用户数据集对应的每个用户，确定该用户属于各个类别的概率。

公开(公告)号：CN111241418A

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN202010015549.3

申请日：2020-01-07

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李小勇 ,  蔡斌思 ,  高雅丽 ,  苑洁 ,  唐嘉潞

IPC: G06F16/9536 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于局部加权中心性信任推理的信息推荐方法及装置，方法包括：计算每个用户对其邻居用户的信任信息所对应的预设分数的总和，作为每个用户的局部加权中心性分数；针对每个用户，根据对应的局部加权中心性分数对其邻居用户进行筛选，得到该用户的目标邻居用户；根据待推荐用户与其目标邻居用户之间的兴趣关联关系，以及目标用户与其他用户之间的兴趣关联关系，确定待推荐用户与目标用户之间的目标兴趣关联关系；基于目标兴趣关联关系对应的各用户之间的信任信息所对应的预设分数，确定待推荐用户对目标用户的信任分数；根据信任分数，向待推荐用户推荐预设信息。应用本发明实施例，可以提高信息推荐的效率。