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公开(公告)号：CN117332143A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311095566.2
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出一种网络用户心理测量基础数据补充采集方法、装置，方法包含：筛选出目标用户，并从所述目标用户的评论中筛选出目标评论作为评论对象；针对所述目标评论，生成对应的交互信息；依据所述目标用户的属性，预测最佳交互时间；将所述交互信息在所述最佳交互时间发布至所述目标评论下；获取目标用户对交互信息的回复评论数据作为补充的用户心理测量基础数据。该方法能够有效补充用户的心理测量基础数据，该数据可输入到心理识别模型，提升识别准确度。
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公开(公告)号：CN113139098B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202110308958.7
申请日：2021-03-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种同质关系大图的摘要提取方法及系统，包括：获取待摘要提取的关系图数据作为当前图数据，且该关系图数据为同质关系大图，并将该当前图数据中每个节点均看作超点；根据该当前图数据的邻接矩阵，通过局部敏感哈希对该当前图数据中节点进行分组；从组中随机选择多个超点对，分别计算该超点对若合并后和该关系图数据之间的差距，选择差距最小的超点对进行合并，得到重构图数据；输出该重构图数据作为摘要提取结果。
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公开(公告)号：CN114491157A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210132296.7
申请日：2022-02-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/90 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明实施例提供了一种大数据场景下的数据分割方法，包括：获取探测区间，确定待分割的数据集合中属于探测区间内的区内数据条数；在区内数据条数不处于预定的容忍范围内时，对探测区间的右端点进行一次或者多次指数型调整直至得到使得区内数据条数处于容忍范围内的右端点或者越过容忍范围；在指数型调整导致区内数据条数越过容忍范围时，以当前的探测区间的右端点以及前一个探测区间的右端点构成的区间为查找范围，通过二分查找法确定使得区内数据条数处于容忍范围内的右端点；根据探测区间的左端点以及使得区内数据条数处于容忍范围内的右端点确定的分割区间对数据集合进行分割。
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公开(公告)号：CN114443820A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210177000.3
申请日：2022-02-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/33 , G06F16/31 , G06F40/216 , G06F40/237 , G06F40/284
Abstract: 本发明提供了一种文本聚合方法以及文本推荐方法，该一种文本聚合方法包括获取待处理的文本；利用经改进的SimHash算法计算文本的指纹信息，其中，经改进的SimHash算法在对文本中相应词语的哈希值进行加权时，利用词语在该文本内的权值以及在该文本所处领域中该词语的领域权值进行加权；利用领域权值对文本的领域关联性进行打分，得到文本的领域分值；将文本的指纹信息分为多个指纹段，基于指纹段的数值构建倒排索引，其中，倒排索引对应的键值对中，键存储指纹段的数值，值存储文本相关信息，文本相关信息包括文本的指纹信息和领域分值；通过领域权重对文本进行打分，构建倒排索引，以避免后期推荐相似文本时重复处理数据库内的文本，极大地提升了处理效率。
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公开(公告)号：CN113128587A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110413687.1
申请日：2021-04-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于位置学习图卷积神经网络的图分类方法和系统，本发明目的是解决上述现有图分类方法启发式地对图中节点进行排序、选择的过程导致重要结构丢失和提取不到启发式规则下的关键结构等问题。具体来说，本发明提出了一种基于位置学习卷积神经网络的图分类方法，核心思想是通过为图上每个节点学习对应的位置，进而得到整个图的表示。这种端到端的建模方式有效避免了对节点进行排序、选择和丢弃的过程，不仅提升了图分类的准确率，而且保证了对关键结构的有效提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109741198B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201811434864.9
申请日：2018-11-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种网络信息传播影响力度量方法、系统，包括：根据社交网络中消息传播的历史传播数据，构建节点和传播源的激活对；将社交网络中的用户作为节点，将给定消息的传播数据中参与时间为0的节点作为给定消息的传播源，通过聚合函数将传播源对节点的影响力进行聚合后通过影响力边际递减函数，得到节点在传播源下被激活的概率；以历史传播数据为训练数据，以概率的对数似然最大作为目标，对所有激活对使用随机梯度下降进行参数学习，得到节点间影响力，以得到传播源集合的影响力度量。本发明提出的基于数据驱动的影响力最大化方法直接基于本发明学习得到的影响力度量，对节点的边际效应进行估计，以高效地进行影响力最大化的节点集合选择。
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公开(公告)号：CN112307351A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011318160.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本申请公开了用户行为的模型训练、推荐方法、装置和设备，模型训练方法包括：获取用户行为序列；将用户行为序列输入当前模型参数下的用户行为序列模型，得到当前用户表达；根据当前用户表达与用户行为序列，得到第一训练样本；根据第一训练样本采用互信息损失函数确定互信息损失值，并根据互信息损失值更新用户行为序列模型的模型参数；以更新后的模型参数作为当前模型参数，返回执行将用户行为序列输入当前模型参数下的用户行为序列模型，得到当前用户表达的步骤，直至当前模型参数满足预设条件。本申请通过基于互信息最大化的无监督学习方法实现了用户行为序列建模，降低用户行为序列模型的训练时间和成本，可广泛应用于人工智能领域。
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公开(公告)号：CN109753602B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201811473591.9
申请日：2018-12-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的跨社交网络用户身份识别方法和系统，其中所述方法包括：包含跨网络用户信息的采集、文本分析精准用户身份对齐标注以及用户信息特征抽取模块，基于用户属性信息以及用户社交关系的对齐用户候选集的构建，基于用户属性信息、用户发布内容与用户社交表示特征拼接的精准用户身份对齐模型构建与参数学习，提供跨网络用户身份对齐的查询服务并构建跨网络综合用户画像。本发明通过对不同网络用户的属性集用户关注关系的特征拼接的精准身份对齐模型，实现跨网络用户身份对齐，构建更加详细的用户画像。
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公开(公告)号：CN109753797A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811503421.0
申请日：2018-12-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明涉及一种针对流式图的密集子图检测方法和系统，包括：持续从社交网络获取三元组，该三元组由用户、对象和时间戳组成，以该三元组作为流式图建模为行增广矩阵；用滑动窗口访问行增广矩阵，并对每个窗口内的行增广矩阵进行奇异值分解，得到奇异矩阵，获取奇异矩阵的奇异向量对，根据向量阈值对该奇异向量对进行筛选，得到候选密集块及其密度；通过对候选密集块利用已有方法进一步进行密集子块筛选；最终密集块的用户为检测的异常用户、其中的目标物为检测的异常目标。本发明根据增广矩阵和滑动窗口对流式图建模，每次只存储一个步长的数据，每次检测一个窗口的数据，性能优于每插入一条新数据都要更新密集块的流式算法。
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公开(公告)号：CN109753602A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811473591.9
申请日：2018-12-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的跨社交网络用户身份识别方法和系统，其中所述方法包括：包含跨网络用户信息的采集、文本分析精准用户身份对齐标注以及用户信息特征抽取模块，基于用户属性信息以及用户社交关系的对齐用户候选集的构建，基于用户属性信息、用户发布内容与用户社交表示特征拼接的精准用户身份对齐模型构建与参数学习，提供跨网络用户身份对齐的查询服务并构建跨网络综合用户画像。本发明通过对不同网络用户的属性集用户关注关系的特征拼接的精准身份对齐模型，实现跨网络用户身份对齐，构建更加详细的用户画像。
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