公开(公告)号：CN113505267B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202110677802.6

申请日：2021-06-18

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 曾泽华 ,  马存庆 ,  屠晨阳 ,  彭佳 ,  单亦伟

IPC: G06F16/75 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  H04N5/278 ,  H04N21/4402 ,  H04N21/488

Abstract: 本发明公开了一种自回归弹幕生成方法和系统。本方法为：1)选取一训练数据集对模型进行训练，所述模型包括双向编码器、自回归解码器和分类器；该训练数据集中的每条样本包括视频片段的图像截图，该视频片段的参考弹幕，该参考弹幕周围且发送时间在参考弹幕之前的一系列上下文弹幕，以及该视频片段所属视频的视频类别；2)对于当前播放的目标视频，当用户从该目标视频中选取一目标位置并输入弹幕文本时，将当前输入的弹幕文本作为参考弹幕，利用训练后的自回归解码器模块从该参考弹幕的首个词开始，依次将每个词作为生成目标弹幕的提示词，最终生成该目标位置的弹幕文本。本发明大大改善了目前网站中的候选弹幕质量。

公开(公告)号：CN112685272B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202011590113.3

申请日：2020-12-29

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 彭佳 ,  计畅 ,  李敏 ,  高能 ,  屠晨阳

IPC: G06F11/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种具备可解释性的用户行为异常检测方法，其步骤包括：1)使用特征提取模块收集目标网络中用户的特征信息；2)图矩阵模块根据各用户的特征信息构建邻接矩阵；其中所述图矩阵模块根据用户特征信息确定用户之间是否存在直接联系，根据用户之间的相似度确定用户之间的联系；3)利用邻接矩阵训练图神经网络，得到分类模型；4)利用图解释模块以设定优化目标函数对该分类模型进行训练，得到图掩膜M和特征选择器F；5)将一待检测用户的特征输入训练后的分类模型，得到分类结果，如果该用户为异常节点，则利用M从分类模型中得到该异常节点的关联节点、利用F得到分类模型各节点的特征中与异常节点最相关的关联特征。

公开(公告)号：CN112804080B

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202011549292.6

申请日：2020-12-24

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 李敏 ,  寇英帅 ,  高能 ,  彭佳 ,  屠晨阳 ,  单亦伟

IPC: H04L41/14 ,  H04L9/40 ,  G06F16/9535 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种访问控制初始化智能推荐方法。本方法包括：1)将访问控制系统中的属性特征按照特征类型划分为连续型特征和离散型特征；2)对系统中同一条交互记录中的属性特征进行处理，生成对应交互记录的最终特征向量；其中针对每一个连续型特征，将其归一化后作为最终特征向量中的一维；针对每一个离散型特征，将其编码索引标识添加到最终特征向量中；3)利用各最终特征向量训练模型；4)当用户U登录该访问控制系统时，获取用户U的初始属性；5)将该初始属性和该访问控制系统的每一资源属性组合成一序列，生成该序列对应的最终特征向量并将其输入训练后的模型进行预测，得到n个候选资源并对其进行筛选，推荐给用户U。

公开(公告)号：CN109800342A

公开(公告)日：2019-05-24

申请号：CN201811524077.3

申请日：2018-12-13

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 薛聪 ,  王炯 ,  彭佳

IPC: G06F16/95

Abstract: 本发明公开了一种基于节点影响力的多关系网络数据量化表示方法。本方法为：1)对于某一目标领域的多关系网络，计算该多关系网络的各关系层节点的节点影响力；2)根据各节点的节点影响力设置对应节点的随机游走参数，包括游走长度、游走次数、节点转移概率；然后根据节点的随机游走参数在各关系层进行游走，得到游走序列；3)计算各关系层的初始权重；然后根据不同关系层的权重进行联合训练，得到节点的最终表示向量；其中，各关系层的权重正比于对应层的节点影响力总和。本方法利用节点影响力为游走采样设定更加灵活的参数，从而充分地挖掘同一节点在不同关系层中的特性，同时能够更好地利用关系之间的联系，提高节点表示向量的性能。