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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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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112269945B
公开(公告)日：2022-10-18
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：CN108230169B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201711380264.4
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于社交影响力的信息传播模型及态势感知系统及方法。属于社交网络分析领域。方法包括步骤：第一步，获取数据源。第二步，提取相关属性。分别从用户、粉丝和行为三个方面提取属性，定义社交影响力，分析出影响信息传播的驱动力。第三步，构建动态演化策略。定义收益矩阵和话题热度的概念，根据演化博弈理论建立动态演化策略。第四步，构建网络拓扑。根据提取的相关属性分别构建不同的分层。第五步，构建复杂网络信息传播模型。将每层得到驱动力以及演化博弈与传统的SIR模型相结合得到一种改进的信息传播模型。该发明能够更加准确的探知信息传播趋势，揭示不同的驱动因素对信息传播的影响。
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公开(公告)号：CN112272188A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011204587.X
申请日：2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/06 , H04L9/00 , G06F21/60 , G06F16/9532 , G06F16/951
Abstract: 本发明属于隐私保护和信息检索技术领域，具体涉及一种电商平台数据隐私保护的可搜索加密方法；所述方法包括从电商平台中获取数据集，对数据集进行关键字提取，构造出关键字与文件集合的关联矩阵；利用标准对称加密算法将关联矩阵加密；为加密后的关联矩阵构建出不经意索引树；用户将待查询关键字的ID发送给服务器；利用不经意随机访问技术得到关联矩阵所对应的索引块序列；服务器根据索引块序列得到关联矩阵对应的数据块序列与请求向量进行同态解密，得到中间结果发送给用户，用户依次采用同态解密和标准对称解密算法将中间结果进行解密；本发明将数据块序列进行同态运算，过滤掉无关数据块再返回给用户，降低数据块搜索过程所带来的通信开销。
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公开(公告)号：CN108230170A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711380291.1
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种面向社交网络的多信息和多维网络信息传播模型及方法，属于社交网络分析领域。首先，获取社交网络数据，并对数据进行预处理。第二步，从真实数据中提取用户信息、用户行为以及用户关系，用余弦相似度的方法来构建多维网络空间。第三步，建立模型，借鉴传染病模型机理，在传统的传染病模型的基础上引入了“影响因子”用以表示不同信息之间的相互作用关系及强度，由此构建了基于多信息、多维空间网络的信息传播模型。最后仿真分析，从微观和宏观两个角度构建动力学方程来分析两条消息的共同演化趋势。该发明更能符合信息传播的真实情景，更有利于对信息传播过程的研究。
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公开(公告)号：CN108230169A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711380264.4
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于社交影响力的信息传播模型及态势感知系统及方法。属于社交网络分析领域。方法包括步骤：第一步，获取数据源。第二步，提取相关属性。分别从用户、粉丝和行为三个方面提取属性，定义社交影响力，分析出影响信息传播的驱动力。第三步，构建动态演化策略。定义收益矩阵和话题热度的概念，根据演化博弈理论建立动态演化策略。第四步，构建网络拓扑。根据提取的相关属性分别构建不同的分层。第五步，构建复杂网络信息传播模型。将每层得到驱动力以及演化博弈与传统的SIR模型相结合得到一种改进的信息传播模型。该发明能够更加准确的探知信息传播趋势，揭示不同的驱动因素对信息传播的影响。
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