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公开(公告)号：CN117235640A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311067335.0
申请日：2023-08-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/2433 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06F18/213 , G06F40/35
Abstract: 本发明提出一种异常话题检测方法、装置，方法包含：采集社交媒体平台的热搜榜单话题数据作为样本数据，对所述榜单话题数据进行特征表达，确定话题特征，构造特征判定规则模型；对所有话题特征进行聚类，划分自然话题群体、异常话题群体；识别不属于所述自然话题群体和所述异常话题群体的离群异常话题，动态调整话题归属，构造话题归属模型；将待检测话题依次输入至所述特征判定规则模型与话题归属模型，判定是否为异常话题。该方法有效提高了社交媒体平台榜单异常话题的识别精度，进而有效对抗社交媒体中的操纵和攻击。
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公开(公告)号：CN116796283A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310602592.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/25 , G06F18/2413 , G06F18/22 , G06F18/20 , G06N5/025
Abstract: 本发明提出一种基于网络社交平台的社交机器人群体检测方法和系统，包括：构建用于社交机器人个体识别的强特征，将网络社交平台中符合该强特征的账号识别为种子账号；基于该种子账号的社交网络关系进行扩线分析，并结合昵称检测进行相似昵称范式社群的发现和总结，得到基于种子账号的社交机器人社群；采用图卷积聚类社群发现方法，将该网络社交平台的图结构和文本信号融入到社群检测当中，并通过该社交机器人社群和种子账号，确定机器人覆盖率大于阈值的重点社群，作为社交机器人群体检测结果。
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公开(公告)号：CN109842606B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810157280.5
申请日：2018-02-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于一致性哈希算法的区块链共识算法和系统，包括：哈希环生成步骤，以Th‑M时刻区块链网络所有节点N的数字证书序列号S所生成的序列号合集Ce(h‑M)，通过一致性哈希算法得到哈希环R(h‑M)；映射位置获取步骤，以Th+Δt时刻的待建区块Bh+1的区块头数据获得哈希摘要HD(h+1)，通过一致性哈希算法得到哈希环R(h‑M)上的映射位置Lh+1；创建节点获取步骤，以映射位置Lh+1所对应的数字证书序列号SI得到节点NI，以节点NI创建区块Bh+1并向该区块链网络广播区块Bh+1。
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公开(公告)号：CN109842606A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201810157280.5
申请日：2018-02-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于一致性哈希算法的区块链共识算法和系统，包括：哈希环生成步骤，以Th-M时刻区块链网络所有节点N的数字证书序列号S所生成的序列号合集Ce(h-M)，通过一致性哈希算法得到哈希环R(h-M)；映射位置获取步骤，以Th+Δt时刻的待建区块Bh+1的区块头数据获得哈希摘要HD(h+1)，通过一致性哈希算法得到哈希环R(h-M)上的映射位置Lh+1；创建节点获取步骤，以映射位置Lh+1所对应的数字证书序列号SI得到节点NI，以节点NI创建区块Bh+1并向该区块链网络广播区块Bh+1。
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公开(公告)号：CN119089890A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410585948.1
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种推荐系统评论区的群体极化问题检测方法和装置，包括：对推荐系统指定的评论主帖进行话题观点提取，得到主帖观点；对评论主帖的评论区进行立场检测，得到评论区各条评论相对主帖观点的立场类别；通过提取各条评论的关键词，得到各条评论的立场类别对应的强烈程度；按照评论时间将评论区的评论排序，统计评论初始时间段内各立场类别的评论数量，并根据初始时间段内各条评论的强烈程度，得到各立场类别的平均极化程度，作为基准；持续抽取与初始时间段相同长度但时间靠后的后续时间段，计算后续时间段各立场类别的平均极化程度，并与基准进行对比，得到立场的极化偏离程度，当极化偏离程度超出阈值时进行报警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105069663A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510546644.5
申请日：2015-08-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于用户偏好的信息推送方法和装置。方法包括：提取当前页面中景点的景点标号i和信息文件j；在预设的文化资源库中，查询景点的信息文件j对应的偏好等级k；在用户模型中包含景点标号i的情况下，在用户模型中，获取偏好等级大于等于偏好等级k的所有景点的景点标号和/或信息文件，并行向当前页面推送；以及，在用户模型中包含景点标号i的情况下，在用户模型的相似用户模型中，获取在用户模型中不存在景点标号，向当前页面推送。本发明在用户浏览旅游景点相关的网页时，自动发现用户的偏好及其变化情况，构建用户模型；在用户模型构建完成之后，根据用户模型，为用户推送用户偏好的信息，满足用户的个性化需求。
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公开(公告)号：CN104933643A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510363302.X
申请日：2015-06-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出了一种景区信息推送方法和装置，该方法包括：采集用户信息；基于用户所处的情境判断是否需要向用户推送景区资源；当需要向用户推送景区资源时，将所述用户信息与预先存储的景区资源相匹配以确定出需要向用户推送的景区资源，并进行推送。本发明可以组织和管理旅游景区数据，将旅游景区数字化、资源结构化存储，使它们成为可通过互联网获取到的信息，贯穿游客整个旅游过程。根据不同游客的不同需要，提供不同版本的推送内容。能够根据游客提交推送设置、游客行为记录提取分析游客兴趣点、游客对推送内容进行反馈这三种方式来收集游客的推送精度和喜好，进而进行信息的推送，满足游客对推送系统的个性化需求。
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公开(公告)号：CN119068503A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411015967.7
申请日：2024-07-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V30/412 , G06V30/19 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出一种文本检测方法、装置、介质，该方法包含：对待测文本进行扰动处理，得到扰动文本；对该扰动文本进行语法树分析，识别文本的若干词语及词语间的语法结构，生成语法树；遍历该语法树，将该语法树中的每一个词语构建为图神经网络训练所需的节点，并将词语间的语法结构编码为邻接矩阵；对该扰动文本进行向量化处理，得到文本的高维向量表示；融合该高维向量表示和该邻接矩阵，通过图卷积神经网络进行训练，以预测该待测文本的类别标签。该方法实现了对扰动后生成文本的高精准度检测，同时使检测方法具有很强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114595829A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210104400.1
申请日：2022-01-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N20/00 , G06F16/31 , G06F16/332 , G06F16/951
Abstract: 本发明提出一种情报分析方法、装置、介质、电子设备，所述方法包括：获取所述情报源信息作为事件抽取数据集，构造问答训练样本，生成问答系统中用于问答模型训练的待学习课程；将当前所述问答模型的学习状态值输入至课程学习进度选择策略网络动态选择学习进度，输出待学习的目标问答训练样本；将所述待学习的目标问答训练样本输入至所述问答模型进行训练，并更新所述问答模型的学习状态值；训练好的所述问答模型用于从所述情报源信息中抽取出所述目标情报信息。该方法基于问答系统对情报源信息分析，使得在学习过程中根据自身学习状态在不同的学习阶段动态的选择不同的学习进度，提高了情报分析的准确度。
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公开(公告)号：CN112115265A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011021652.5
申请日：2020-09-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院
Abstract: 本发明揭示了一种文本分类中的小样本学习方法，以元学习与深度学习组合运用。具体先提出一种小样本学习数据集的提取方法，从原始分类数据集中构造出元学习数据集，而后构造文本分类的小样本学习模型，利用元学习数据集对组合模型进行训练，学习类别变化的情况下模型的泛化能力，学会不同元任务中的共性部分；利用这种学习机制所得模型，在面对新的小样本文本分类任务时，能通过对模型进行参数微调来快速完成小样本分类任务。应用本发明技术方案，较之于传统文本分类模型或深度学习的文本分类网络更快更准确。
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