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公开(公告)号：CN110399261B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910508755.5
申请日：2019-06-13
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于共现图的系统告警聚类分析方法。本方法为：1)利用历史系统告警信息构建通用共现图；根据通用共现图中节点之间的距离将各系统告警信息聚为若干故障簇，并为每一故障簇设置一生命周期；2)对于一新产生的系统告警信息a，计算系统告警信息a与处于生命周期内的各个故障簇之间的距离；当系统告警信息a与一故障簇的距离小于设定阈值时，则将系统告警信息a加入到该故障簇中，否则为该系统告警信息a新建一个故障簇；3)在过去的一设定时间段内如果有新的系统告警信息纳入一故障簇，则维持该故障簇处于生命周期内，否则删除对应的故障簇。本发明能更准确得将有内在联系的系统告警聚到同一故障簇中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110233938A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910398052.1
申请日：2019-05-14
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提出一种基于可疑性度量的团伙诈骗电话识别方法，采用无监督的方式，利用电话号码之间的呼叫记录信息，为每个电话号码定义可疑性度量，采用风险等级量化的方式识别团伙诈骗电话。本方法不需引入用户的主观标记结果，不仅能避免主观判断带来的缺陷，还能在较短时间内完成模型训练与线上使用，为用户遭受团体诈骗提供了一种简单、实用的识别方法，有效地缓解了滞后性所带来的问题。
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公开(公告)号：CN110233938B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201910398052.1
申请日：2019-05-14
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提出一种基于可疑性度量的团伙诈骗电话识别方法，采用无监督的方式，利用电话号码之间的呼叫记录信息，为每个电话号码定义可疑性度量，采用风险等级量化的方式识别团伙诈骗电话。本方法不需引入用户的主观标记结果，不仅能避免主观判断带来的缺陷，还能在较短时间内完成模型训练与线上使用，为用户遭受团体诈骗提供了一种简单、实用的识别方法，有效地缓解了滞后性所带来的问题。
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公开(公告)号：CN109560966B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201811466080.4
申请日：2018-12-03
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于社会传感器优化的网络级联传播早期发现方法。本方法为：对于目标领域的网络图G，设置一目标函数，并对该目标函数进行求解，得到一社会传感器集合S；其中，社会传感器集合S中的每一社会传感器对应于该目标领域的网络中的一节点；将该网络中该社会传感器集合S对应的节点作为信息采集节点，然后根据各所述信息采集节点采集的信息识别该网络中的级联信息。本方法重点在于区别对待网络中不同重要性的级联信息，减弱重要性低的级联信息对方法的影响，从而使用高效利用网络中的社会传感器更快、更全的发现重要的级联信息。
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公开(公告)号：CN110399261A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910508755.5
申请日：2019-06-13
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于共现图的系统告警聚类分析方法。本方法为：1)利用历史系统告警信息构建通用共现图；根据通用共现图中节点之间的距离将各系统告警信息聚为若干故障簇，并为每一故障簇设置一生命周期；2)对于一新产生的系统告警信息a，计算系统告警信息a与处于生命周期内的各个故障簇之间的距离；当系统告警信息a与一故障簇的距离小于设定阈值时，则将系统告警信息a加入到该故障簇中，否则为该系统告警信息a新建一个故障簇；3)在过去的一设定时间段内如果有新的系统告警信息纳入一故障簇，则维持该故障簇处于生命周期内，否则删除对应的故障簇。本发明能更准确得将有内在联系的系统告警聚到同一故障簇中。
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公开(公告)号：CN109560966A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811466080.4
申请日：2018-12-03
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于社会传感器优化的网络级联传播早期发现方法。本方法为：对于目标领域的网络图G，设置一目标函数，并对该目标函数进行求解，得到一社会传感器集合S；其中，社会传感器集合S中的每一社会传感器对应于该目标领域的网络中的一节点；将该网络中该社会传感器集合S对应的节点作为信息采集节点，然后根据各所述信息采集节点采集的信息识别该网络中的级联信息。本方法重点在于区别对待网络中不同重要性的级联信息，减弱重要性低的级联信息对方法的影响，从而使用高效利用网络中的社会传感器更快、更全的发现重要的级联信息。
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