线索信息处理方法及装置

    公开(公告)号:CN109255023B

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN201710560755.0

    申请日:2017-07-11

    Abstract: 本发明提供一种线索信息处理方法及装置,所述方法包括:获取预设时间段内线索举报终端的位置信息;根据所述位置信息获得密集线索区域,根据所述密集线索区域获得信息发布位置点;根据所述信息发布位置点确定发布区域,并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。本发明提供的一种线索信息处理方法及装置,通过WebRTC技术实现终端与服务器之间的进行通信获得预设时间段内线索举报终端的位置信息,根据位置信息获得密集线索区域,根据密集线索区域获得信息发布位置点,根据信息发布位置点确定发布区域,并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息,达到快速有效确定新的发布位置点以及搜索区域的目的。

    线索信息处理方法及装置

    公开(公告)号:CN109255023A

    公开(公告)日:2019-01-22

    申请号:CN201710560755.0

    申请日:2017-07-11

    Abstract: 本发明提供一种线索信息处理方法及装置,所述方法包括:获取预设时间段内线索举报终端的位置信息;根据所述位置信息获得密集线索区域,根据所述密集线索区域获得信息发布位置点;根据所述信息发布位置点确定发布区域,并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息。本发明提供的一种线索信息处理方法及装置,通过WebRTC技术实现终端与服务器之间的进行通信获得预设时间段内线索举报终端的位置信息,根据位置信息获得密集线索区域,根据密集线索区域获得信息发布位置点,根据信息发布位置点确定发布区域,并对所述发布区域内的线索举报终端发送走失信息,达到快速有效确定新的发布位置点以及搜索区域的目的。

    一种网络异常行为检测与分析的方法及系统

    公开(公告)号:CN107426199B

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN201710541775.3

    申请日:2017-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种网络异常行为检测与分析的方法及系统,用以解决现有技术中训练数据不平衡影响训练效果并且无法对所有种类的攻击行为和攻击手段进行穷举的问题。该方法包括:S1、统计安全用户的访问行为特征数据;S2、根据所述特征数据构建一类支持向量机模型;S3、利用所述一类支持向量机模型对全网用户的访问行为特征进行预测分析以识别异常访问行为。本发明基于机器学习,更好地检测到网络的异常行为,及时发现不同类型的攻击,利用数据挖掘的特点,研究在线网络异常行为分析与检测,从而能够针对其作出有效的决策响应,提高网络安全性和资源利用率。

    利用语义挖掘算法标识营销电话的方法及治理营销电话的系统

    公开(公告)号:CN108153727B

    公开(公告)日:2020-09-08

    申请号:CN201711363955.3

    申请日:2017-12-18

    Abstract: 本发明公开了利用语义挖掘算法标识营销电话的方法及治理营销电话的系统。本发明利用语义挖掘算法标识营销电话的方法具体步骤包括:S1、划分电话的标签为不同的种类;S2、建立词典库,词典库包括标签对应的词向量;S3、抽取词典库中属于同一种类的标签构成一层训练样本;S4、利用多层训练样本进行训练,得到分类模型;S5、根据分类模型,标识词典库中的词向量所属的种类;本发明还公开了一种利用语义挖掘算法治理营销电话的系统。本发明利用语义挖掘算法标识营销电话的方法及治理营销电话的系统,能够对营销电话进行精准的分类,用户能够自主选择接入电话的类别,达到了对营销电话精准拦截的目的。

    一种基于VGG16及SVM实现图片二分类的方法

    公开(公告)号:CN110321936A

    公开(公告)日:2019-10-11

    申请号:CN201910516296.5

    申请日:2019-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于VGG16及SVM实现图片二分类的方法,包括步骤:步骤S1、将训练图片输入VGG16,确定所述训练图片的特征参数;步骤S2、将所述特征参数输入SVM分类器,通过迭代与反向传播完成分类模型训练;步骤S3、基于所述分类模型判断图片是否为不良图片。相较于传统的基于神经网络的图片分类,计算复杂度低,处理效率高。此外,本发明通过实验表明能够有较高的精确率、召回率和准确率。

    一种利用深度学习识别诈骗短信的方法及系统

    公开(公告)号:CN108566627A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201711205293.7

    申请日:2017-11-27

    Abstract: 本发明公开了一种利用深度学习识别诈骗短信的方法及系统,用以解决诈骗短信的特征千变万化导致算法识别准确率不高的问题。该方法包括:获取短信样本的文本数据并进行分词处理;采用Word2Vec对分词后的文本数据转化为词向量;采用LSTM算法将所述词向量转化为句向量;将所述句向量作为softmax分类器的输入向量以训练深度学习模型;根据训练后的所述深度学习的softmax分类器的输出结果识别诈骗短信。本发明提供一种利用深度学习对诈骗短信进行识别的方法及系统,提高了对诈骗短信准确识别的能力。

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