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公开(公告)号:CN119026916A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202411233527.9
申请日:2024-09-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的网络舆情风险监测预警系统及方法,该系统包括:应用子系统、客户终端和存储子系统,其中:应用子系统包括:网络舆情风险本体构建模块、指标体系构建与预测模块、智能监测模块、场景建模与仿真模块、风险等级判定模块、影响评估生成模块和自动预警模块。利用本发明便于实现对网络舆情风险进行实时智能监测预警,提升了网络舆情风险监测预警的时效性和准确度,以应对监测数据量大、时效性强、专业要求高等挑战,为网络舆情风险治理提供有力支撑。
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公开(公告)号:CN119005446A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411232940.3
申请日:2024-09-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/1053 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种人才迁徙趋势预测方法及系统,涉及趋势预测技术领域,具体步骤为:基于数据库提取人才数据,所述人才数据为以作者为基准匹配和合并后的技术成果数据;基于所述人才数据构建多层异构网络;根据所述多层异构网络中层内节点重要性与层间连通性识别目标节点;从所述数据库中提取所述目标节点的参数,将所述目标节点的参数输入人才迁徙趋势预测模型获得人才迁徙趋势,并将所述人才迁徙趋势进行展示。本发明基于实时更新的数据库以及人才迁徙趋势预测模型,能够实时展现科技人才迁徙情况,包括其工作地点、研究领域、合作关系等的变化,为政策制定者和企业决策者提供实时的人才市场动态,使其能够迅速响应并调整人才管理策略。
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公开(公告)号:CN119003790A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411234223.4
申请日:2024-09-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/151 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/34
Abstract: 一种基于知识图谱召回的领域术语挖掘方法,包括以下步骤:S1:根据当前文档提取领域概念词;S2:根据领域概念词在当前文档中的上下文,提取三元组,并生成第一图谱;S3:将领域概念词链指到先验的知识图谱中,并根据概念词在知识图谱中的路径关系,生成第二图谱;S4:选取第二图谱中图嵌入向量相似度高的节点进行召回,并新增至第一图谱中,根据新增的节点查找已知关系生成第三图谱;S5:根据第三图谱构建提示文本,确认领域概念词的定义;本发明由领域内的已知概念词构建的领域知识图谱和通用知识图谱作为先验知识,通过在先验知识图谱中召回的方式,确认概念词之间的关系,避免了概念词术语的歧义导致的误解,提高了准确性。
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