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公开(公告)号:CN119167125A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202410933380.8
申请日:2024-07-12
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F18/15 , G06F18/2136
Abstract: 本发明提供一种基于SimRank及稀疏表示的谱聚类方法,涉及图数据挖掘和聚类分析技术领域,本方法首先对有向图的图数据进行预处理;包括对邻接矩阵A按列求和,得到每个节点的入度,用图入度矩阵In表示,以及对邻接矩阵A按行求和,得到每个节点的出度,用图出度矩阵Out表示;最后选取代表点;对所有节点按照出度排序,从有向图节点集合N中选择出度最大的p个点作为代表点,若两个节点出度相同,选择入度较小的点;最后计算相似度矩阵Wk,求解相似度矩阵WWk的特征向量矩阵V;对特征向量矩阵V进行k‑means聚类。
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公开(公告)号:CN117851607A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202311873235.7
申请日:2023-12-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F40/205 , G06F40/253 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 本发明设计一种适用于制造大数据的条件知识图谱的抽取和管理方法,分为条件知识抽取、存储管理、查询处理三部分;所述条件知识抽取将文本语句中包含的事实部分与其对应的条件部分分别以三元组的形式抽取出来,并通过文本语句中的语义逻辑关系组合成为嵌套三元组;所述存储管理,目的是将条件知识抽取部分得到的嵌套三元组以规范化的形式存储起来,解决存储冗余问题、便于后续管理和查询;所述查询处理,其目的是给定一个具有限制条件的事实查询,通过高效的查询处理方法在存储系统中得到对应的查询结果;基于本发明技术方案,在条件匹配的过程中不会由于遍历深度过大而导致查询效率下降,实现高效查询。
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公开(公告)号:CN116758371A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310684330.6
申请日:2023-06-09
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06N3/084
Abstract: 本发明设计一种含基础样本筛选过程的梯度对齐投毒攻击方法;集中在制作毒化样本阶段,包括:使用梯度对齐的方法制作毒化样本,同时最小化目标样本与毒化样本损失函数梯度之间的负余弦相似度以及基础样本与毒化样本损失函数梯度之间的余弦相似度,使得毒化样本在梯度空间中与具有攻击目标标签的目标样本具有一致的梯度方向,同时使得毒化样本与制作毒化样本的原始样本在梯度空间中梯度方向背离,使用Adam优化器执行优化得到最优的毒化样本;在优化步骤的前期通过动态剔除候选基础样本集中的样本,来选择具有更强动力向目标样本靠近的的基础样本作为最终选定的基础样本,以避免随机选择带来的对攻击效果的损害。
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