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公开(公告)号：CN112418525B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011325005.3
申请日：2020-11-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/00 , G06N3/04 , G06F16/9536 , G06F40/289
Abstract: 本发明属于社交网络分析领域，具体为一种社交话题群体行为的预测方法、装置及计算机存储介质；所述预测方法包括构建出对抗生成网络对话题数据进行数据增强；采用节点游走策略形成话题序列；以最大化概率熵为目标，提取出游走完成的话题序列的低维向量；采用融合注意力机制将数据增强后的话题数据的文本信息映射到低维的向量空间，提取出影响群体行为的文本特征因素；输入话题序列的低维向量和文本特征因素，采用卷积神经网络预测出下一时间段的潜在话题节点群体用户是否会参与热点话题的传播；本发明有效地缓解了有效数据稀疏性、话题传播特征空间复杂性和话题时限性带来的问题，提高了社交话题群体行为预测的精度。
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公开(公告)号：CN113946708A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111280061.4
申请日：2021-10-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/958 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于数据挖掘和信息检索领域，具体涉及基于图像复原技术和谣言辟谣信息的话题传播预测方法；该方法包括获取参与话题讨论的用户数据源信息；提取用户的相关属性；提出rumor2pixel算法，将用户传播空间映射到像素空间，生成话题图像，利用无监督的对抗生成网络对得到的话题图像进行数据补偿，根据演化博弈理论，定义博弈策略，量化谣言‑辟谣互影响力，利用卷积神经网络建立谣言‑辟谣信息的话题传播预测模型，预测用户最终是否会参与该话题的讨论；本发明能让相关部门更准确地掌握网络谣言事件的发酵和传播，并加以引导和管控；也能应用于企业产品和服务的推广，有助于掌握群体行为特性分布，分析潜在客户群体，从而获得良好的经济、社会效益。
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公开(公告)号：CN113870043A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111225080.7
申请日：2021-10-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明属于社交网络‑信息传播领域，具体涉及一种基于用户意识和演化博弈的信息传播控制方法；该方法包括：获取数据信息，对获取的数据信息进行预处理；获取的信息包括话题信息和用户信息；将预处理后的数据信息输入到基于用户意识和演化博弈的信息传播模型中，预测用户传播话题信息的趋势；本发明可应用于社交网络中信息传播预测和控制，有助于舆情部门更及时和精确的对舆情进行监控和管理，并在合理的时间进行引导和抑制；也可用于企业产品和服务的推广，有助于广告在目标群体的快速推广和扩散，提升广告的曝光度以及品牌知晓度，以此获得良好的社会经济效益。
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公开(公告)号：CN112270568A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011205811.7
申请日：2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/02 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06F16/9536
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，涉及电商平台营销数据分析，尤其涉及一种面向隐藏信息的社交电商平台营销活动下单率预测方法；所述方法包括提取出用户对营销活动下单行为的全部内部属性特征以及营销活动对用户下单行为的部分外部属性特征；并计算出用户的内部影响力，按照知识学习方法计算出用户的外部影响力以及用户的隐藏信息网络；采用压缩交互网络获取用户的隐特征，将隐特征填入隐藏信息网络中，利用卷积神经网络计算出用户的隐藏影响力；将三种影响力输入到全连接神经网络中，预测得到所述营销活动下用户参与下单行为的概率；本发明刻画了用户实体和营销活动实体之间的关系，能够获取实体间的隐藏关系，增强了下单率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN112270006A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011201549.9
申请日：2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及云计算安全技术领域，具体涉及一种电商平台中隐藏搜索模式和访问模式的可搜索加密方法，包括获取数据源、初始化阶段、密文检索。首先从公开数据集获取数据；初始化阶段包括提取关键字和文档的关系，构建索引矩阵和辅助数据结构，生成相关密钥。密文查询阶段包括：用户对待查询关键字生成搜索陷门，发送给服务器；服务器根据搜索陷门，检索二级映射，获得搜索范围，检索对应数据块序列；用户构造置换矩阵，并加密上传给服务器，在服务器端与索引矩阵执行同态计算，改变索引矩阵中数据的位置。本发明融合二级搜索和同态加密技术到可搜索加密领域中，保证用户隐私的同时实现高效的安全搜索，对用户隐私保护和信息检索有着重要的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112269945A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011207375.7
申请日：2020-11-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/951 , G06F17/15 , G06Q10/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于网络舆情分析领域，涉及一种基于谣言辟谣促谣和三方认知博弈的信息传播预测方法，包括获取在线数据；根据爬取的数据，获取消息热度、消息传播强度、用户认知指数以及用户相互强度；构建谣言传播驱动力模型，在该模型中基于三方认知博弈根据获取的信息获取谣言、辟谣以及促谣消息的收益函数；根据收益函数计算谣言、辟谣以及促谣消息的驱动力，并根据驱动力来预测用户行为；将在线爬取的数据输入建立的模型，预测得到网络节点的采取辟谣行为和促谣行为的概率；本发明可应用于社交网络中谣言传播预测和控制，舆情部门可以更及时和精确的对网络谣言进行监控和控制，并在合理的时间进行引导和抑制。
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公开(公告)号：CN108229731A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711380240.9
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种热点话题下用户参与行为的预测系统及方法。属于社交网络分析领域。首先，提出了多消息影响机制，包括内部影响因素和外部影响因素；然后考虑到BP(error BackPropagation，误差逆传播)神经网络高度的自学习和自适应能力以及能充分逼近任意复杂非线性关系的特性，采用神经网络构建用户参与行为预测模型。同时使用模拟退火算法，解决了BP算法局部极小的问题，从而保证算法稳定和准确。最后，定义了多消息相关性指标，用来衡量多消息之间的互影响强度，同时可以更加准确的表征话题对用户参与行为的影响。
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公开(公告)号：CN107808067A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710979853.8
申请日：2017-10-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于在线社交网络的信息传播预测系统及方法，属于在线社交网络分析领域。它包括了获取数据源，建立用户边关系动态，建立用户关注度演化动态，构建热点话题传播预测模型四个部分。第一步，获取数据源。第二步，构建用户边关系动态，以异质平均场理论为基础，采用图演化博弈对其进行改进，使之具有现实适用性。第三步，构建用户关注度演化动态，定义收益矩阵和信息流行度，根据演化博弈论构建用户关注度演化动态机制。第四步，构建信息传播预测方法。将用户边关系动态和用户关注度演化动态与传统流行病模型结合，构建一种新的信息传播预测方法。该发明能够有效的预测复杂社会网络中信息传播的动态态势，揭示不同动力学要素对信息扩散的影响。
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公开(公告)号：CN119887343A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510070945.9
申请日：2025-01-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , H04L9/40 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于横向联邦和多元表征的商品推荐模型训练方法，包括中央服务器运行密钥生成算法生成其公钥和私钥，并将公钥通过安全通道发送给本轮参与联邦学习的客户端；中央服务器向各个客户端下发全局商品推荐模型；各个客户端利用本地的用户‑商品交互数据对全局商品推荐模型进行训练得到本地商品推荐模型；并将本地商品推荐模型和性能指标通过中央服务器的公钥加密后上传至中央服务器；中央服务器利用私钥对客户端加密后的本地商品推荐模型和性能指标进行解密，并根据性能指标聚合各个客户端上传的本地商品推荐模型得到下一轮迭代训练的全局商品推荐模型；重复执行上述步骤，直至全局商品推荐模型收敛或达到预设的迭代次数为止，得到训练好的商品推荐模型，本发明能够提升在推荐中的实时性和精准性，同时提高模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119722228A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411783907.X
申请日：2024-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06N5/04 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于虚假信息识别领域，特别涉及一种基于情感分歧的线上购物虚假营销信息识别方法，包括获取用户线上购物评论数据并进行预处理得到预处理数据；采用单元情感因子表征方法获取每一条评论文本的主体情感依赖因子；根据主体情感依赖因子计算每一种商品的整体情感依赖因子，采用博弈理论对每一种商品的整体情感依赖因子进行调整更新；根据整体情感依赖因子构建网络关系图，通过网络关系图获取用户分歧度；获取用户评价的月均发布量和月均覆盖率，将用户分歧度、月均发布量和月均覆盖率融合得到用户情感多样因子；采用sigmoid函数处理用户情感多样因子，得到识别结果。
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