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公开(公告)号：CN110020433B
公开(公告)日：2023-04-18
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
IPC: G06F40/295 , G06F16/35 , G06Q50/00
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：CN110119882A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910296002.2
申请日：2019-04-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种平台风险监控方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取与业务数据对应的风险指数评估模型；从所述业务数据中获取风险点类别信息；利用所述风险指数评估模型，对所述风险点类别信息进行风险评估，得到所述风险点类别信息的风险指数评估结果。该方法可以缓解单靠人力对每个融资平台的风险进行有效监控的难度，达到了提高平台风险监控效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN104346425A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410363667.8
申请日：2014-07-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络应急技术处理协调中心
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明公开了一种层次化的互联网舆情指标体系的方法及系统，该方法包括建立该指标体系的层次化架构，包括最上层的整体态势指标、位于该整体态势指标下层的中间层五大维度细分指标、位于该中间层五大维度细分指标下层的下层指标、位于最底层的底层基础指标，其中该中间层五大维度细分指标包括通道指标、主题指标、行业指标、信息源指标、地域指标；设定指标的数值范围，计算该指标体系中每层指标的指标数值，并使这些该指标数值落入该数值范围内，且该指标数值越大，则指标代表的业务的受关注程度越高，其中根据基础数据集合计算该底层基础指标的该指标数值，该基础数据集合包括互联网信息要素集合、数据库中数据字段集合。
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公开(公告)号：CN104298732B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201410514028.7
申请日：2014-09-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种面向网络用户的个性化文本排序及推荐方法，所述个性化文本排序方法包括对于用户的每条包括具有关键词和运算符的表达式的兴趣规则，执行以下步骤：1)、对于多个文本中的每个文本提取关键词和该关键词在该文本中的权重。2)、对于所述多个文本中的每个文本，计算该文本与该兴趣规则对应的表达式树的相似度；其中，表达式树是根据兴趣规则中包括的表达式建立的，表达式树中的节点分为运算符节点和文本节点，文本节点包括关键词和该关键词在该兴趣规则中的权重。3)、根据与所述表达式树的相似度大小，对所述多个文本中的每个文本进行排序。本发明能够在稀疏用户行为的场景下有效地将符合个性化需求的文本信息推荐给用户。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104298732A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410514028.7
申请日：2014-09-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867
Abstract: 本发明提供一种面向网络用户的个性化文本排序及推荐方法，所述个性化文本排序方法包括对于用户的每条包括具有关键词和运算符的表达式的兴趣规则，执行以下步骤：1)、对于多个文本中的每个文本提取关键词和该关键词在该文本中的权重。2)、对于所述多个文本中的每个文本，计算该文本与该兴趣规则对应的表达式树的相似度；其中，表达式树是根据兴趣规则中包括的表达式建立的，表达式树中的节点分为运算符节点和文本节点，文本节点包括关键词和该关键词在该兴趣规则中的权重。3)、根据与所述表达式树的相似度大小，对所述多个文本中的每个文本进行排序。本发明能够在稀疏用户行为的场景下有效地将符合个性化需求的文本信息推荐给用户。
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公开(公告)号：CN104346425B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410363667.8
申请日：2014-07-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络应急技术处理协调中心
Abstract: 本发明公开了一种层次化的互联网舆情指标体系的方法及系统，该方法包括建立该指标体系的层次化架构，包括最上层的整体态势指标、位于该整体态势指标下层的中间层五大维度细分指标、位于该中间层五大维度细分指标下层的下层指标、位于最底层的底层基础指标，其中该中间层五大维度细分指标包括通道指标、主题指标、行业指标、信息源指标、地域指标；设定指标的数值范围，计算该指标体系中每层指标的指标数值，并使这些该指标数值落入该数值范围内，且该指标数值越大，则指标代表的业务的受关注程度越高，其中根据基础数据集合计算该底层基础指标的该指标数值，该基础数据集合包括互联网信息要素集合、数据库中数据字段集合。
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公开(公告)号：CN107181730A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710145302.1
申请日：2017-03-13
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种仿冒网站监测识别方法及系统，方法包括：S1、分别对被仿冒网站和待检测网站进行页面解析，得到解析后的被仿冒网页和待检测网页；S2、分别对解析后的被仿冒网页和待检测网页进行特征提取，得到被仿冒网页和待检测网页的网页特征；S3、计算被仿冒网页与待检测网页的网页特征的相似性，得到对应于网页特征中所有特征的所有计算结果；S4、对所有计算结果进行集成汇总，得到集成汇总结果；S5、将集成汇总结果与预设阈值进行比较，如果集成汇总结果大于预设阈值，则待检测网站为仿冒网站。本发明的有益效果是：同时考虑了网页URL、网页内容以及网页图像的相似性，并对三个相似性进行集成汇总，提高对仿冒网站进行识别的准确性。
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公开(公告)号：CN104615685B
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201510032875.4
申请日：2015-01-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种面向网络话题的热度评价方法，包括：将网络话题的属性与规则中的属性进行对比；其中，所述规则是经过训练得到的，且用于指示网络话题的属性与热度值的对应关系；以及根据对比的结果得到该网络话题的热度值。本发明定义了数值评价体系，方便了用户理解话题的热度程度，有利于话题之间的热度比较；以及，采用粗糙集相关理论最优化训练集中的不一致性，学习出热度值与属性之间的关系，提供了高热度评价的效果，其中，将无限制的属性值离散化到有限的数值范围内，减小了计算的复杂度；此外，综合多种背景知识的用户的评价得到训练集，使得样本数据更为全面，尽可能地减轻了个体的偏见。
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公开(公告)号：CN104615685A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510032875.4
申请日：2015-01-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30598 , G06F17/30705 , G06F17/30867
Abstract: 本发明提供一种面向网络话题的热度评价方法，包括：将网络话题的属性与规则中的属性进行对比；其中，所述规则是经过训练得到的，且用于指示网络话题的属性与热度值的对应关系；以及根据对比的结果得到该网络话题的热度值。本发明定义了数值评价体系，方便了用户理解话题的热度程度，有利于话题之间的热度比较；以及，采用粗糙集相关理论最优化训练集中的不一致性，学习出热度值与属性之间的关系，提供了高热度评价的效果，其中，将无限制的属性值离散化到有限的数值范围内，减小了计算的复杂度；此外，综合多种背景知识的用户的评价得到训练集，使得样本数据更为全面，尽可能地减轻了个体的偏见。
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