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公开(公告)号：CN110096575B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910375599.X
申请日：2019-05-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/958 , G16H10/20 , G16H20/70
Abstract: 本发明公开了一种面向微博用户的心理画像方法，包括：步骤一、在微博平台上选取样本用户，根据设定的心理学量表，利用调查问卷法获取样本用户的人格特征得分；步骤二、根据所述样本用户在微博平台上的文本信息，获取样本用户的文本表征，根据所述样本用户的行为信息，获取样本用户的行为表征；步骤三、根据样本用户的人格特征得分与文本表征和行为表征的对应关系，构建人格特征预测模型；步骤四、获取待测用户的文本表征和行为表征，根据人格特征预测模型，获得待测用户的人格特征。本发明能够实现对微博用户的人格特质的分析，为微博用户的心理画像提供技术支持。
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公开(公告)号：CN111581956A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010269087.8
申请日：2020-04-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
Inventor： 赵忠华 , 吴俊杰 , 赵志云 , 葛自发 , 孙小宁 , 张冰 , 王欣欣 , 李欣 , 袁钟怡 , 孙立远 , 付培国 , 王禄恒 , 左源 , 李丰志 , 李英汉 , 户中方
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/126 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别方法，包括：步骤一、对文本进行预处理；步骤二、标注多条预处理文本为敏感信息和非敏感信息，步骤三、表征得到敏感信息的向量表征和非敏感信息的向量表征；步骤四、以敏感信息的向量表征为正类数据、以非敏感信息的向量表征为负类数据，构建近似最邻近搜索图；步骤五、将待测文本的向量表征输入至近似最邻近搜索图，搜索得到近似最近邻的K个节点，判断节点属性及根据该条待测文本的敏感度权重，修正其敏感度值后，判断是否为敏感信息。本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别系统。本发明具有提升文本质量，提升敏感信息识别的速度和精度的有益效果。
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公开(公告)号：CN111930957A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010598739.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例公开了实体间亲密度的分析方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括：获取知识图谱中的多个实体以及所述多个实体之间的关系；根据所述多个实体中两个实体与所述多个实体中的其他实体之间的关系，确定所述两个实体之间的关系关联度；根据所述两个实体之间的关系关联度，确定所述两个实体之间的亲密度。基于该方法和装置，可以从实体间关系维度对实体间亲密度的分析，提高了实体间亲密度分析的全面性。
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公开(公告)号：CN111861144A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010605353.X
申请日：2020-06-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了面向多维指标分析的评估方法，包括：获取预定地区的产业发展相关指标的数据，所述产业发展相关指标至少包括产业指标、科研机构指标及政策法规指标；对所述产业发展相关指标的数据执行无量纲化处理；根据无量纲化处理得到的数据，计算所述产业发展相关指标的熵值，根据所述熵值计算所述产业发展相关指标的权值；根据无量纲化处理得到的数据和权值，评估预定地区的产业发展。本发明还提供了面向多维指标分析的评估装置。本发明通过对多个角度的指标数据信息进行获取和计算，实现了全方面、多维度、快速评估。
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公开(公告)号：CN111488424A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010230061.2
申请日：2020-03-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/31 , G06F16/38 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F40/14
Abstract: 本发明提出一种特定学术领域人物的发现与跟踪方法，包括：发现步骤，以某一特定学术领域的关键词对论文网站进行检索，以获取对应论文的作者的作者信息，以及该作者的作者详情页链接URL，根据该作者详情页链接URL抽取该作者于该论文网站的所有论文的论文信息；更新步骤，以该作者信息和该论文信息，更新或加入特定学术领域数据库。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111461348A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010264622.0
申请日：2020-04-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于图核的深度网络嵌入学习模型，包括构造节点的子结构集合、生成子结构的特征向量、在多个重构核希尔伯特空间上近似特征向量、设计基于图核的深度卷积模型、提出一种挖掘潜在社区信息的优化方法5个部分；本发明综合利用了社交网络分析、图算法分析、机器学习等技术，为网络的节点生成高质量表征向量，进而基于该向量可进行其他应用的研究，对进一步研究社交网络的特性和挖掘相关信息提供了关键基础。
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公开(公告)号：CN106295347A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510284253.0
申请日：2015-05-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/57
CPC classification number: G06F21/577 , G06F2221/033
Abstract: 本发明公开了一种用于搭建漏洞验证环境的方法及装置。例如，所述方法可以包括：提供要素库，以便用户从所述要素库中选择出需要的要素，其中，所述要素库中包含用于漏洞验证的文件对应的要素，当用户完成要素的选择时，使用系统镜像文件定制技术将选择出的要素对应的文件打包，得到用于生成虚拟机的漏洞验证模板。根据本发明公开的方法及装置，测试人员可以快捷地从要素库中选择用于漏洞验证的文件对应的要素，无需手动安装相关工具，减少了对人力的耗费，提高了漏洞验证环境的搭建效率。
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公开(公告)号：CN112214558B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202011296138.2
申请日：2020-11-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/28 , G06F16/33 , G06F16/951 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种主题相关度判别方法及装置，方法包括：对获取的网页构建网页特征向量；利用预先训练的语义向量空间模型对选定的主题特征向量与网页特征向量之间的相似度进行计算；筛选出相似度高于预设值的网页特征向量。本申请结合了语义向量相似度计算和机器学习方法的优点，相比于现有技术，可以实现较高的判别精度，并且本申请在训练样本的筛选上也作出了不同于现有技术的改进。
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公开(公告)号：CN113313379A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110586002.3
申请日：2021-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供一种确定事件角色影响力指数的方法、装置及存储介质，包括：对各角色类别中的角色个体划分为一级指标和二级指标；根据角色类别及特定限制信息，提取所有满足所述限制信息的角色个体对应的二级指标中各指标的数值，计算并形成信息矩阵；对所提取形成的信息矩阵，利用熵权法计算二级指标的权重；针对二级指标权重利用变异系数法计算一级指标权重；将每个二级指标权重与其对应一级指标权重相乘，得到每个二级指标的综合权重；将目标角色个体的各二级指标对应的值与每个二级指标的综合权重相乘求和，得到所述目标角色个体的影响力指数。通过本发明的方法，能够计算出事件角色影响力，用于各领域角色影响力量化分析。
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公开(公告)号：CN113239663A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110309085.1
申请日：2021-03-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/126 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知网的多义词中文实体关系识别方法，其步骤包括：1)对中文网事数据中的每一条语料样本基于知网进行字颗粒度的向量化，得到每一个字对的字颗粒度向量；然后对每一字颗粒度向量所在的位置信息进行编码，得到语料中每个字与预标注的待识别实体关系对的相对位置编码；2)根据步骤1)所得结果生成每一语料样本的字颗粒度语义向量集合；3)基于知网生成每一语料的词颗粒度语义向量集合；4)利用各语义向量及其对应位置编码训练深度自注意力神经网络，得到深度自注意力神经网络编码器；5)生成待处理语料中字和词汇的语义向量及其对应位置编码输入深度自注意力神经网络编码器，得到该待处理语料中的实体关系。
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