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公开(公告)号：CN111242670B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN201911377938.4
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/0241
Abstract: 本发明实施例提供的一种确定最大影响程度指标的种子集合的方法及装置，方法包括：获取有向图；利用预设的竞争节点，以及有向图中随机选择的起始节点，生成初始数量个子图；将获得的多个子图加入预设的集合，得到子图集合；将有向图中的每个节点，分别单独加入预设的种子集合中，获得不同的第一种子集合；针对有向图中的当前节点，将每个当前节点分别单独加入影响程度指标最大的第一种子集合中，获得第二种子集合，直至第二种子集合中的节点个数达到预设的种子用户的个数；将影响程度指标最大的第二种子集合，确定为目标种子集合。因此，本发明实施例能够减少确定目标种子集合的时间。
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公开(公告)号：CN110991218B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN201910959356.0
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于图像的网络舆情预警系统和方法，包括：信息获取模块获取网络社区中各话题的主题信息和评论信息，发送主题信息至分类与识别模块，发送评论信息至表情分析模块；分类与识别模块分类主题信息中的图像，得到图像类别，提取图像中的文字，将图像类别、图像中的文字与主题信息中的文字发送至预警与得分模块；表情分析模块分析评论信息中的图片，得到评论信息的舆情分析结果，发送至舆情预警模块；预警与得分模块根据图像类别、图像中的文字和主题信息中的文字确定舆情得分，发送至舆情预警模块；舆情预警模块根据舆情分析结果和舆情得分确定预警得分，发出预警。本申请能够准确、快速地发布与图像中的舆情对应的舆情预警。
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公开(公告)号：CN116738962A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310157754.7
申请日：2023-02-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/194 , G06F40/166 , G06F40/226 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面向社交媒体的事实核查方法及系统，接收网页语句和比对文章，将所述网页语句和比对文章输入到推文核查模型中，在推文核查模型中将所述比对文章拆分为多个比对语句，将网页语句和每个比对语句组合拼接为句子对，将所述句子对输入到预设的第一BERT模型中，输出对应所述句子对的第一向量；将所述第一向量分别输入到预设的第一分类器中，得到证据筛选结果；将所述第一向量经过全连接层进行处理得到第二向量，基于所述证据筛选结果对第二向量进行加权处理，将加权处理后的多个第二向量输入到预设的验证模型中，所述验证模型通过第二分类器输出验证结果。本方案不需要人为进行处理，在节约大量人力资源的前提下提高了验证精确度。
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公开(公告)号：CN115983407A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310263221.7
申请日：2023-03-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种纵向联邦逻辑回归训练方法及装置，各参与方使用CKKS全同态加密将本地计算的半梯度列表加密发送给对方，将接收到的对方加密后的半梯列表，与本地计算的明文半梯度列表相加并与明文数据矩阵的转置相乘，计算得到加密状态下完整的梯度。对加密状态下完整的梯度添加混淆后发送至对方参与方进行解密后返回，消除混淆后得到最终的明文梯度用于更新模型。基于纵向逻辑回归的训练模式，引入CKKS进行全同态加密，极大简化了同态加密过程，提升了计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111144709B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911244272.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/194 , G06F40/284
Abstract: 本发明实施例提供了一种机器生成文本的新颖度确定方法及装置：获取机器生成文本以及机器生成文本对应的多个参考文本；根据机器生成文本包括的词语，以及多个参考文本包括的词语，确定机器生成文本的重叠因子；根据机器生成文本包括的短句，确定机器生成文本的重复惩罚因子；根据机器生成文本的文本长度，多个参考文本的平均文本长度以及多个参考文本的最小文本长度，确定机器生成文本的长度惩罚因子；根据机器生成文本的重叠因子、重复惩罚因子和长度惩罚因子，确定机器生成文本的新颖度。综合考虑了机器生成文本与参考文本的重叠度，机器生成文本自身的重复度，机器生成文本和参考文本的长度因素，更有效的衡量机器生成文本的新颖度。
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公开(公告)号：CN114157713A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111175928.X
申请日：2021-10-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/562 , H04L67/60
Abstract: 本发明公开了一种捕获隐藏服务流量的方法和系统，所述方法包括：部署在匿名网络中的代理隐藏服务站接收到客户端发送的隐藏服务的请求后，将所述请求向目标隐藏服务站转发；其中，所述隐藏服务的入口节点设置为部署于所述匿名网络中的受控入口节点；所述代理隐藏服务站将所述目标隐藏服务站返回的信息转发至所述客户端后，所述受控入口节点捕获所述目标隐藏服务站的流量。应用本发明可以较低的金钱成本和较低的时间成本，有效捕获各种隐藏服务的流量模式，具有较好的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN114091356A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210051900.3
申请日：2022-01-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种联邦学习方法及装置，通过在联邦学习过程中加入验证轮，由服务端将待验证客户端上一次返回的模型更新参数发送至辅助客户端，利用辅助客户端的本地数据进行训练，计算验证轮中各辅助客户端训练终止时损失值与以往轮次的偏差，若所述偏差大于设定阈值的辅助客户端数量高于设定比例则标记待验证客户端为异常客户端。能够在各客户端不知情的条件下，快速有效的识别出异常的客户端，进一步的，根据异常客户端对应的各验证轮次中的偏差调节模型聚合过程中的权重，以防止异常客户端对全局模型更新的不良影响。
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公开(公告)号：CN114037946A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111556380.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种视频分类的方法、装置、电子设备及介质。本申请中，可以获取待分类视频数据；将待分类视频数据输入至音视频学习网络，得到待分类视频对应的图像特征和音频特征；以及待分类视频对应的文本特征；将图像特征、音频特征以及文本特征输入至融合学习网络，得到融合特征向量；将融合特征向量输入至Softmax分类器，并将分类器输出的分类结果作为待分类视频的分类结果。通过应用本申请的技术方案，可以在获取待分类视频之后，利用预设的学习网络模型，得到该视频数据的图像特征、音频特征以及文本特征，并将该三个特征进行融合后，根据融合的特征来判断待分类视频的分类结果。从而避免了相关技术中对视频数据分类不准确的弊端。
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公开(公告)号：CN113269310A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110617192.0
申请日：2021-06-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 基于反事实的图神经网络可解释性方法涉及图神经网络解释方法技术领域，解决了现有可理解性和可信度弱的问题，包括：步骤一、根据待解释的大图G和大图上的目标节点vi，使用深度优先搜索算法进行解释子图Gi枚举；步骤二、对每个枚举得到的解释子图计算可模拟性和反事实相关性，将每个Gi的可模拟性排名和其反事实相关性排名相加得到每个Gi的综合排名，根据所有Gi的综合排名选取综合排名靠前的Gi作为最优Gi；步骤三、分析最优Gi的鲁棒性。本发明设计了一种基于图表的反事实解释形式，更易于人类理解，提出了图神经网络解释的鲁棒性指标，有利于提高解释的可信度。采用本发明基于反事实的图神经网络可解释性方法得到的反事实解释可以更好地被人们所理解和接受。
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