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公开(公告)号：CN109492924B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201811393912.4
申请日：2018-11-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/00 , G06F16/951
Abstract: 一种基于微博用户自身和行为价值二阶的影响力评估方法，属于计算机数据挖掘技术领域。包括：(1)利用爬虫技术和微博官方API接口采集微博数据；(2)对采集后的数据处理，得出所需用户的特征向量；(3)通过用户所有粉丝的自身价值来计算该用户的自身价值；(4)通过用户所有推送转发者的行为价值来计算用户的行为价值；(5)综合用户的自身与行为价值计算用户最终的影响力。本发明通过对用户粉丝数量、质量的计算和用户推送微博的转发者行为质量的计算，即避免了僵尸粉、推销商造成的虚假影响力又突出了推送较少但质量极高的用户的隐藏影响力；对于发现微博平台中信息的传播规律、广告投放、病毒式营销和舆情管控等工作具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110827857B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201911189489.0
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于谱特征和ELM的语音情感识别方法。原始语音信号进行基本特征提取包括韵律特征、音质特征；利用Teager能量算子TEO算法提取梅尔频率倒谱系数MFCC和耳蜗滤波倒谱系数CFCC，二者加权得到teCMFCC特征，并与基本特征值进行融合，构建特征矩阵；用Fisher准则和相关分析对特征进行选择降维，保留语音信号的个性特征；建立极限学习机ELM决策树模型，完成语音情感识别分类。本发明强调了语音信号的非线性特征，具有很好的鲁棒性，在中国科学院自动化研究所录制的CASIA中文情感语料库上进行实验，验证提出的基于谱特征和ELM的语音情感识别算法对中文语音信号具有很好的分类识别精度。
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公开(公告)号：CN109508380B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910041751.0
申请日：2019-01-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种结合用户结构相似度进行微博情感分析的方法。方法包括以下步骤：(1)根据微博用户之间的关注关系，计算用户之间的结构相似度，建立用户相似度矩阵，即情绪感染性矩阵，同时建立情绪感染性模型；(2)根据社会学中的情感一致性理论，建立微博之间的情感一致性关系矩阵，同时建立情绪一致性模型；(3)使用前两步生成的模型，建立根据微博间关系矩阵形成的微博情感分析模型；(4)在前三步的基础上，加入使用微博文本内容的情感分析模型；(5)对第四步建立的模型进行优化，求解出微博情感分析器。本发明的优势在于针对微博数据的特点，提出了结合微博数据间关系的方法进行情感分析，有效的提高了微博情感分析的准确率。
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公开(公告)号：CN111815468A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010498851.9
申请日：2020-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q50/00 , G06F16/9536 , G06K9/62
Abstract: 本发明的一种基于用户身份关联的多源社交网络构建方法，属于社交网络分析技术领域。首先定义伪超边的概念并构造伪超边超图模型，通过引入拓扑亲密值度量超图中节点间拓扑结构相似性，然后将超图中节点的用户名属性向量化进行相似度计算，进而提出基于联合锁定策略的用户身份关联方法实现跨社交网络用户匹配，最后基于用户匹配结果进行社交关系填补完成多源社交网络构建。本发明提出的基于用户身份关联的多源社交网络的构建方法最大化利用网络拓扑信息，综合利用结构特性和用户属性进行用户匹配，克服单一网络的局限性，构建的网络更加完备、精准，在种子节点有限的情况下也能获得较好地效果。
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公开(公告)号：CN109492776A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811393919.6
申请日：2018-11-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N99/00
Abstract: 本发明提供一种基于主动学习的微博流行度预测方法，包括如下步骤：利用新浪微博API爬取相关微博数据集；利用K-Means算法将未标记数据集初始化训练集L；对训练数据进行特征提取得到特征向量；根据提取的特征向量训练基于支持向量机的主动学习的改进的模型，根据训练的多分类模型从未标记的样本集中选择出既有不确定性又具有多样性和代表性的样本；将筛选出的样本称为信息向量，交给专家标记；将标记的训练数据加入到初始训练集L中，循环此过程直到模型的性能达到稳定状态为止得到微博流行度预测模型。本发明减少了冗余性问题并降低了异常值问题，减少了训练样本的标记数量，同时也使得在训练数据少的情况下也得到很好的预测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108717465A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810560998.9
申请日：2018-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于用户行为分析的子群发现方法。输入；设定阈值，构建聚类中心的数据池D1；从D1中选取任意样本作为初始C1；计算每个样本与当前已有聚类中心之间的最大交互强度即联系最为密切的一个聚类中心之间的联系强度；计算每个样本被选做下一个聚类中心的可能性,按照可能性大小优先计算与D1内各节点间的权重，值大者作为一个聚类中心；选择出k个聚类中心；针对样本集中每个样本x,计算它到k个聚类中心的交互强度，并将它分到交互强度最大的聚类中心所对应的类中；重新计算他们的聚类中心，与D中数据的交互强度直到聚类中心不再变化；输出簇划分。本发明可明显减少中心点选取时的迭代次数，使得子群的划分更加稳定准确。
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公开(公告)号：CN103176961B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310069560.8
申请日：2013-03-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于潜在语义分析的迁移学习方法，包括以下步骤：对训练数据做去停用词、词干化处理，分别计算源领域与目标领域词汇权重，得到词汇-文本矩阵M，对矩阵M进行奇异值分解，将M中词汇与文本映射到低维潜在语义空间，去除源领域中同义词噪音影响，调整矩阵M结构，从源领域中找出与目标领域文本关联度较大的词汇作为迁移词，再对矩阵M结构进行调整，分析调整后的矩阵M中目标领域词汇，得到目标领域数据新的特征表示，在训数据集中得到最终分类器，对测试数据集S进行分类。
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公开(公告)号：CN101141256B
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：CN200710072607.0
申请日：2007-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于Ajax获取变长交互性验证码的方法。用户访问需要填写验证码的页面；系统初始化验证码长度；用户填写其他信息；用户准备填写验证码时，系统产生两位验证码；用户每输入一位验证码，系统产生下一位验证码，将现有验证码左移一位，同时拼接上将新产生的验证码；用户将产生的验证码输入完毕提交页面。本发明的特点是：每次请求需要填写验证码的页面时，所产生的验证码总长度是在一个范围内随机的，用户在不同时间访问页面时需要填写的验证码长度不同。验证码并不是一次性显示在页面上，而是根据用户的输入来产生下一位验证码，同时为了保证在交互过程达到无刷新数据获取的功能，采用了Ajax技术来改善用户体验。
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公开(公告)号：CN101141256A
公开(公告)日：2008-03-12
申请号：CN200710072607.0
申请日：2007-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于Ajax获取变长交互性验证码的方法。用户访问需要填写验证码的页面；系统初始化验证码长度；用户填写其他信息；用户准备填写验证码时，系统产生两位验证码；用户每输入一位验证码，系统产生下一位验证码，将现有验证码左移一位，同时拼接上将新产生的验证码；用户将产生的验证码输入完毕提交页面。本发明的特点是：每次请求需要填写验证码的页面时，所产生的验证码总长度是在一个范围内随机的，用户在不同时间访问页面时需要填写的验证码长度不同。验证码并不是一次性显示在页面上，而是根据用户的输入来产生下一位验证码，同时为了保证在交互过程达到无刷新数据获取的功能，采用了Ajax技术来改善用户体验。
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公开(公告)号：CN110937082A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911192235.4
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于船舶倾覆仿真测试技术领域，具体涉及一种基于随机风场和海浪的船舶倾覆风险测试方法。本发明采用改进的随机风场和海浪的同频叠加模拟算法，该方法在选取频率区间时，将随机风与海浪同时考虑，忽略低频与高频，集中选取风谱与海浪谱的同频部分。为得到具有随机性的风和海浪模拟结果，在选取离散点时，采用两次随机过程选取离散区间与离散点，从而使算法输出具有随机性与准确性的模拟结果。本发明采用改进的恢复力臂计算模型，将时间与侧倾角引入恢复力臂的计算，使恢复力臂值随时间与侧倾角变化，大幅度提高力臂的精确度，从而精确计算船舶发生倾覆的时间。
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