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公开(公告)号：CN115687789A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211472056.8
申请日：2022-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于辟谣和促谣信息的谣言传播预测方法，包括获取目标话题数据与用户信息数据；根据用户对博文的转发次数和用户发布的博文计算用户的积极度；利用TF‑IDF算法提取用户发布的博文中的高频词汇、谣言博文中的关键词、辟谣博文中的关键词以及促谣博文中的关键词并计算用户与谣言博文、辟谣博文以及促谣博文的兴趣吻合度；利用多元线性回归模型计算谣言博文、辟谣博文和促谣博文对用户的影响力；利用博弈论原理和二项分布计算得到用户转发谣言博文、辟谣博文、促谣博文的概率；根据用户转发谣言博文、辟谣博文和促谣博文的概率利用平均场理论构建传播动力学模型预测谣言博文的传播趋势，对网络谣言进行监控和控制。
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公开(公告)号：CN115510955A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211100628.X
申请日：2022-09-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于舆情分析领域，具体涉及一种基于用户信息和话题博弈关系的信息传播预测方法；该方法包括获取数据并提取相关属性，从而构建用户信息矩阵；基于获取数据建立全用户关系网络，挖取邻居用户对消息传播的影响，从而构建用户关系矩阵与用户信息矩阵融合；设计动态博弈策略，结合融合结果计算原生话题驱动力与衍生话题驱动力，进一步获取最新全用户关系网络；构建话题传播预测模型，预测话题下一时刻的传播趋势；本发明提出了一种能更有效地感知话题传播过程中前置情感和衍生话题等多种因素对用户行为的影响，更好地预测话题传播态势。
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公开(公告)号：CN115470991A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211119771.3
申请日：2022-09-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了基于用户短时情感和演化博弈的网络谣言传播预测方法，属于数据处理领域。所述方法包括获取社交网络平台的用户基本信息、用户行为数据和用户文本数据，并进行预处理；计算得到用户自身属性、用户影响力、用户话题参与度、消息流行度、好友驱动力和消息情感分数；并计算出谣言影响力和辟谣影响力，通过演化博弈的方式得到相互影响力；采用节点嵌入算法将用户节点映射到向量空间，采用基于相互影响力的CSR2Vec算法生成特征拓扑矩阵；将特征拓扑矩阵和用户邻接矩阵进行拼接，得到特征向量矩阵；将特征向量矩阵输入到带有注意力机制的图注意力网络模型中，输出用户的传播预测结果；本发明可应用谣言控制，绿色网络安全等多个领域。
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公开(公告)号：CN115470984A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211110465.3
申请日：2022-09-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于社交网络舆情分析领域，具体涉及一种基于迁移学习的社交网络衍生话题传播预测方法，该方法包括提取话题数据的相关属性，采用IT2vec表示学习算法进行原始话题到衍生话题的迭代表示，采用基于TCA的领域自适应方法对原始话题和衍生话题进行特征适配，得到通用特征数据；基于主观认知博弈理论构建CNN预测模型，采用通用特征数据训练CNN预测模型，并利用迭代表示结果对训练后的CNN预测模型进行测试；采用测试好的CNN预测模型对当前衍生话题的传播趋势进行预测；本发明能够有效预测衍生话题的传播趋势，对于及时控制谣言等负面话题的进一步演化和正确引导网络舆论至关重要。
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公开(公告)号：CN115358820A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211016627.7
申请日：2022-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/535 , G06F16/9535 , G06F16/958 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，特别涉及一种基于高清图像生成技术的兴趣画幅推荐方法，包括获取用户的历史交互行为数据，从中提取用户行为序列进行嵌入后与对应的粒度信息融合，得到输入向量；构建预测模型，预测模型的Item2Frame层根据输入向量获取多兴趣画幅矩阵，预测模型的高清兴趣画像生成层对得到的多兴趣画幅矩阵进行噪点补偿获取用户的整体高清兴趣画像的向量表示；计算用户的整体高清兴趣画像的向量表示与物品向量之间的相似度，将相似度最高的N个物品推荐给用户；本发明应用于电商平台为用户提供更为优质的服务，电商平台可以更准确地挖掘用户兴趣，从而推荐更多用户感兴趣的内容来为平台盈利。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115358790A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211016264.7
申请日：2022-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于电商大数据推荐领域，特别涉及一种基于多任务联合学习的点击转化率预测方法，包括获取商品信息并构建用户‑商品感兴趣度；根据获取的商品信息，获取商品节点序列和用户节点序列，根据得到的用户节点序列和商品节点序列计算该各自序列中节点与其相邻节点之间的二阶相似度；将商品节点和用户节点投影到相同的特征空间上，计算在该空间中一个节点的注意力系数，并利用该系数获得节点的聚合表示；利用用户‑商品感兴趣度对节点的聚合加权得到节点的最终嵌入表示，将最终嵌入表示的商品信息和用户信息嵌入到预测器中，通过预测器预测用户购买商品的概率；本发明可协助电商平台掌握消费群体行为特性分布，有利于广告主精准投放广告信息。
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公开(公告)号：CN108811067B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201810813218.7
申请日：2018-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种多载波能效最优的能量分配方法，属于移动通信技术领域。该方法包括以下步骤：S1：确定多载波阶梯：将所有子载波的多信道水位都纳入信道信息池，确定水位阶梯；S2：计算单阶梯能效水位最优解：计算在单阶梯范围内能效最大的能效水位；S3：计算全局能效水位最优解：计算信道信息池中所有阶梯的能效最大的能效水位，并确定全局能效最优能效水位；S4：多载波能量分配：根据全局能效水位最优解，确定多载波多信道的能量分配。本发明在实现能量最优分配情况下，精度更高，计算量更小，运算复杂度更低。
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公开(公告)号：CN108811067A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810813218.7
申请日：2018-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W52/346 , H04W52/42
Abstract: 本发明涉及一种多载波能效最优的能量分配方法，属于移动通信技术领域。该方法包括以下步骤：S1：确定多载波阶梯：将所有子载波的多信道水位都纳入信道信息池，确定水位阶梯；S2：计算单阶梯能效水位最优解：计算在单阶梯范围内能效最大的能效水位；S3：计算全局能效水位最优解：计算信道信息池中所有阶梯的能效最大的能效水位，并确定全局能效最优能效水位；S4：多载波能量分配：根据全局能效水位最优解，确定多载波多信道的能量分配。本发明在实现能量最优分配情况下，精度更高，计算量更小，运算复杂度更低。
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公开(公告)号：CN108199715A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810006884.X
申请日：2018-01-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03M1/12
Abstract: 本发明涉及信号处理技术领域，特别涉及数字域正弦波检测方法及检测装置，所述方法包括：设置突发有效标志、计数值为0，设定最小有效长度、最大测试序列长度；在正弦序列判决统计模块的A端输入第一输入序列An，B端输入为第二输入序列Bn；利用实正弦波序列和复正弦波序列逐点计算相角θn；利用正弦序列判决统计模块判断正弦波；判断正弦波属于突发正弦波还是持续正弦波，并计算出正弦波的频率；本发明本发明根据三角函数特性进行正弦波判断，存储空间小，计算复杂度低，对正弦波畸变的敏感度高。
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公开(公告)号：CN115661696B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202211322158.1
申请日：2022-10-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/30 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/094 , G06F16/26 , G06F16/2458
Abstract: 本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种基于话题图像化的谣言检测方法，包括：对获取的数据进行数据清洗处理；将评论拓扑网络二维图像化，将每一个评论节点映射到图像中的每一个像素点；通过用户内外因素建立情感互影响函数，结合演化博弈理论构建情感互影响模型并量化评论情感；量化后的情感嵌入到话题图像中对应的像素点上，通过卷积神经网络对话题二维话题图像进行卷积，利用函数将网络的输出转换为两个类别的概率值，最大概率值对应的类别作为预测结果。本发明将评论拓扑网络图像化挖掘出谣言话题评论中的隐秘性，提高了谣言检测的精确度，同时为社交网络谣言的机制的研究提供了新的方向。
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