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公开(公告)号：CN114861661A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110077227.6
申请日：2021-01-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q40/00
Abstract: 本申请涉及一种实体识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取非法集资线索数据；确定与非法集资线索数据对应的字向量序列；利用预先训练得到的BiLSTM‑CRF模型对字向量序列进行推理，得到与非法集资线索数据对应的标签序列；从标签序列中提取属于实体标签的目标标签，并将目标标签对应的数据作为非法集资线索数据中的非法集资线索实体。可见，采用本申请的技术方案实现了对非法集资线索实体的自动识别，不仅识别效率高，且可以做到实时识别。
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公开(公告)号：CN113076422B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110406469.5
申请日：2021-04-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及社交事件检测技术领域，且公开了一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法，包括以下步骤：S1：提取消息，将社交信息中的消息提取出来，然后将和消息有关的消息也提取出来当作异构图中的节点；S2：添加节点边，根据社交信息添加节点之间的边；S3：预训练阶段，使用图神经网络学习消息的表征，对消息图进行初始化并且初始化模型。本发明将社会信息中丰富的语义和结构信息融合在一起，以获取更多的知识，能够应对持续的社交检测事件，并使用动态社交流扩展其知识，可以实现不同语言模态数据环境下高准确性的事件检测，有效缓解了少样本的小语种事件检测难题。
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公开(公告)号：CN113076422A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110406469.5
申请日：2021-04-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及社交事件检测技术领域，且公开了一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法，包括以下步骤：S1：提取消息，将社交信息中的消息提取出来，然后将和消息有关的消息也提取出来当作异构图中的节点；S2：添加节点边，根据社交信息添加节点之间的边；S3：预训练阶段，使用图神经网络学习消息的表征，对消息图进行初始化并且初始化模型。本发明将社会信息中丰富的语义和结构信息融合在一起，以获取更多的知识，能够应对持续的社交检测事件，并使用动态社交流扩展其知识，可以实现不同语言模态数据环境下高准确性的事件检测，有效缓解了少样本的小语种事件检测难题。
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公开(公告)号：CN107038260B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201710390469.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/2457 , G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种可保持titan实时数据一致性的高效并行加载方法，属于大数据处理领域；首先，将titan划分为7个并行工作的模块，清洗规则管理模块实时更新过滤规则；数据接收模块接收pieceOfData放入queue1中；数据清洗模块过滤合格数据放入queue2中；ID转换模块与高速索引模块交互，判断当前pieceOfData中的两个点与titan ID的对应关系是否存在与图数据库中；如果是，将titan内部ID属性与ID值替换点保存到pieceOfDataT中，放入到queue4中；否则，将未加载的点放入HashSet中，并将对应的pieceOfData放入queue3中；剩余数据加载模块多线程并行将pieceOfDataT加载到titan中；点加载模块负责将HashSet中点加入titan，将点与titan ID的对应关系加入高速索引模块。本发明每个模块独自或交互完成部分功能，从而实现整体上加载效率的提升。
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公开(公告)号：CN110852090A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911080694.3
申请日：2019-11-07
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/284 , H04L12/24
Abstract: 本发明提供了一种用于舆情爬取的机构特征词汇扩展系统，包括：数据采集模块：用于采集数据；特征词清洗加工模块：用于对特征词进行初步筛选；特征词统计分析模块：用于通过相关度分析，进一步筛选特征词，最终生成拓展特征词。本发明另一方面提供了一种用于舆情爬取的机构特征词汇扩展方法，采用上述方案，筛选掉无用特征词并进行分析，生成拓展特征词，全面、快速采集相关舆情信息，一方面有效的避免了漏查情况的发生，另一方面也减少了无用特征词增加无用的数据，提高检索效率和质量，减少内存的占用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110020433A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910256769.2
申请日：2019-04-01
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于企业关联关系的工商高管人名消歧方法，涉及实体消歧领域，包括以下步骤：将待消歧数据集U，按高管姓名划分成组n个高管姓名组A；根据步骤S1得到的姓名组划分结果，对每个组A，构建N层以内的高管及企业关联关系网络G；针对每个姓名组A，根据密切度计算规则，计算姓名组A中高管节点之间的关联密切度f；根据关联密切度构建聚类函数CL，使用层次聚类算法得到消歧结果。本发明能自动化对工商高管人名进行消歧，具有较高的消歧准确率，且具有一定的阈值设置灵活性，可满足较多应用场景的工商高管人名消歧；同时可构建高管任职关联关系、高管投资关联关系，为高管全视角的关联图谱分析提供支撑。
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公开(公告)号：CN108009219A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711166896.0
申请日：2017-11-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中科天玑数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种发现互联网金融舆情监管目标的方法，涉及互联网金融大数据领域。所述方法包括：实时获取备选互联网金融企业的网站地址，并将所述网站地址存储在网页待解析库中；对网页待解析库中新增的网站地址所对应的网页解析，得到备选互联网金融企业的名称，将验证成功后的名称作为互联网金融企业监测目标，完成发现互联网金融舆情监管目标。本发明所述方法自动发现互联网金融企业目标，找到其对应的网站地址，通过初期配置后自循环发现，不需要长期人工干预，通过长期运行有效地发现新增互联网金融企业目标。
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公开(公告)号：CN107066450A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710391483.6
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于学习的即时通信会话切分技术与方法，属于大数据分析领域；将即时通信会话用户两两划分为一组，并将每组的会话话单明细进行分类和基于时间排序；会话切分为：依次选取相邻两条话单R1和R2，计算时间间隔Δt，文本内容相似度Δsim和距离值F(R1,R2)；如果F(R1,R2)
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公开(公告)号：CN111382181B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202010183474.X
申请日：2020-03-16
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2455 , G06Q40/06 , G06Q40/04 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明涉及数据处理的技术领域，具体涉及一种基于股权穿透的指定企业派系归属分析方法及系统，包括对每个待分析企业信息数据进行采集存储，得到原始信息数据，信息数据包括股东信息数据；根据原始信息数据对每个待分析企业向上发散计算股权链路占比，并确定所述每个待分析企业的全部股东，所述全部股东包括最终股东；通过检索出与所述最终股东相关的关联待分析企业，生成与最终股东相关的第一派系信息数据；对第一派系信息数据进行合并，生成最终派系信息数据；通过对股东信息进行采集存储以及分析，从而计算出每个待分析企业的向上发散计算股权链路占比。对待分析企业进行了基于最终股东的集合划分，为企业关联分析提供支撑。
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公开(公告)号：CN110852090B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN201911080694.3
申请日：2019-11-07
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/284 , H04L41/147
Abstract: 本发明提供了一种用于舆情爬取的机构特征词汇扩展系统，包括：数据采集模块：用于采集数据；特征词清洗加工模块：用于对特征词进行初步筛选；特征词统计分析模块：用于通过相关度分析，进一步筛选特征词，最终生成拓展特征词。本发明另一方面提供了一种用于舆情爬取的机构特征词汇扩展方法，采用上述方案，筛选掉无用特征词并进行分析，生成拓展特征词，全面、快速采集相关舆情信息，一方面有效的避免了漏查情况的发生，另一方面也减少了无用特征词增加无用的数据，提高检索效率和质量，减少内存的占用。
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