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公开(公告)号：CN109460460B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201811307870.8
申请日：2018-11-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 武汉大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/279 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种面向智能应用的领域本体构建方法，首先获取智能应用相关的多领域数据；明确并细化智能应用需求，构建面向本体的智能应用需求分析模型；定义本体中概念及其属性、各类型关系，创建实例，进行形式化编码；然后利用Jena实现基于领域本体的推理以补全缺失信息；接着运用多维量化指标评估本体的体系结构，判断是否返回以修正本体；最后评估本体对智能应用需求的支持程度，动态更新体系结构以响应应用需求的变化，直到所构建的本体能够满足应用需求。本发明采用循环式的开发结构，强调本体全生命周期内智能应用需求与跨领域本体构建的相互作用，适用于表示面向智能应用的跨领域知识关联，解决现有本体构建方法不足以支撑智能应用的问题。
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公开(公告)号：CN109460460A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811307870.8
申请日：2018-11-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 武汉大学
IPC: G06F16/332 , G06F17/27 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种面向智能应用的领域本体构建方法，首先获取智能应用相关的多领域数据；明确并细化智能应用需求，构建面向本体的智能应用需求分析模型；定义本体中概念及其属性、各类型关系，创建实例，进行形式化编码；然后利用Jena实现基于领域本体的推理以补全缺失信息；接着运用多维量化指标评估本体的体系结构，判断是否返回以修正本体；最后评估本体对智能应用需求的支持程度，动态更新体系结构以响应应用需求的变化，直到所构建的本体能够满足应用需求。本发明采用循环式的开发结构，强调本体全生命周期内智能应用需求与跨领域本体构建的相互作用，适用于表示面向智能应用的跨领域知识关联，解决现有本体构建方法不足以支撑智能应用的问题。
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公开(公告)号：CN112991070A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110281306.9
申请日：2021-03-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种金融股权知识大图的多层股权穿透方法，从金融股权知识大图中找出以给定金融机构为中心的穿透式多层股权网络；基于层序遍历由中心结点逐步扩展计算各个股东结点到中心结点的最大持股比例以及持股比例最大路径的层数，支撑穿透式多层股权网络的生成；最后计算穿透式多层股权网络中各股东结点到中心结点的最终持股比例，找出中心结点的实际控股股东。本发明能够解决带环路的知识图谱中的最短路径计算问题，并应用于金融领域，高效准确地支持股权网络中的穿透式多层股权网络以及关键股权路径层级和实际控股股东的发现。
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公开(公告)号：CN107273470A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710419426.4
申请日：2017-06-06
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2237 , G06F16/2465 , G06F16/29
Abstract: 本发明属于计算机算法领域，尤其涉及基于变粒度快速GeoHash编码的时空模式挖掘方法。包括：步骤1，改进geohash对地理信息进行编码；步骤2，构造多层级查询树；步骤3，统计大规模单位时间空间模式；步骤4，统计时空模式（如火山、黑洞模式）数据。本发明对GeoHash编码进行改进，提出了一种变粒度快速GeoHash编码方案，GeoHash是一种地址编码，能够将一个二维的经纬度转换成一个可以比较排序和比较的字符串，在实际应用中，通常比直接使用经纬度更有高效。
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公开(公告)号：CN118036737A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410035121.3
申请日：2024-01-09
Applicant: 武汉大学
IPC: G06N5/025
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的弱监督数据标注规则发现方法及系统，为减少错误分类的规则，设计了一种标签感知的规则生成方法，基于规则知识图谱将先验知识从种子规则传播到候选规则。为减少错误匹配的句子，提出了一种基于交叉注意力的语义匹配机制，基于规则知识图谱细化句子语义信息的同时，丰富规则语义信息。为了提高规则发现的整体质量，提出了一种不一致性导向的主动学习策略来验证规则生成和匹配中的不一致规则。本发明能够解决规则发现中由语义漂移引起的低精确度和低召回率问题，在有限的先验知识下，提高数据标注质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102693174B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201210183862.3
申请日：2012-06-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种面向对象代理数据库约束的备份方法，包括步骤：步骤1，对于一个需要进行备份的对象代理数据库，确定相关数据库系统表中保存的约束信息；步骤2，根据步骤1所确定的约束信息进行可备份对象链构建，包括为每个可备份对象创建对象模式信息，获取类对象的对象数据和局部依赖信息，以及加入全局依赖信息，得到一个可备份对象链；步骤3，进行可备份对象安全排序，包括对步骤2所得可备份对象链中所有可备份对象进行重新排序，然后按可备份对象之间的依赖关系进行拓扑排序，得到一个可备份对象的安全序列。
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公开(公告)号：CN102693174A
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201210183862.3
申请日：2012-06-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种面向对象代理数据库约束的备份方法，包括步骤：步骤1，对于一个需要进行备份的对象代理数据库，确定相关数据库系统表中保存的约束信息；步骤2，根据步骤1所确定的约束信息进行可备份对象链构建，包括为每个可备份对象创建对象模式信息，获取类对象的对象数据和局部依赖信息，以及加入全局依赖信息，得到一个可备份对象链；步骤3，进行可备份对象安全排序，包括对步骤2所得可备份对象链中所有可备份对象进行重新排序，然后按可备份对象之间的依赖关系进行拓扑排序，得到一个可备份对象的安全序列。
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公开(公告)号：CN114118779B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202111404720.0
申请日：2021-11-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/0635 , G06F16/36 , G06F16/953 , G06N3/0464 , G06N3/06 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于KGANN的面向互联网舆情事件的企业风险识别方法，通过重构神经网络的神经元，在保留知识图谱内容和结构的基础上，实现知识图谱和神经网络的融合，在识别风险过程中考虑到企业相关的领域知识。领域知识可以对特征向量进行补充或约束，从而使所提方法在识别风险时更具有针对性，从而提升模型风险识别能力。而且KGANN通过引入领域知识，在小规模数据集上表现优异。本发明在面向互联网舆情事件的企业风险识别任务上相较于传统方法具有显著优势。
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公开(公告)号：CN116383399A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310198128.2
申请日：2023-03-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种事件舆情风险预测方法及系统，属于深度学习技术领域，包括：采集原始事件信息序列和事件关联数据，预处理后得到事件信息序列；构建事件关联知识图谱后获得事件结点表示向量；由事件结点表示向量得到对象外部产业知识表示向量，由事件信息序列和对象外部产业知识表示向量得到事件信息表示向量；构建风险信息传导网络，将风险信息传导网络输入时序图注意力网络，获得目标对象任一时刻风险表示向量；将目标对象任一时刻风险表示向量输入预设神经网络进行训练，得到目标对象任一时刻舆情风险预测值。本发明能有效地从事件信息中学习目标对象相关的风险信息以及舆情风险在对象关联中和随时间的传导特征，具有良好的事件风险预测性能。
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公开(公告)号：CN115658894A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211286031.9
申请日：2022-10-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/901 , G06F16/33 , G06F40/117 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向实体关系抽取的数据标注规则发现方法及装置，其中的方法定义了数据标注规则(PN规则)来表示正规则和负规则及其重要性分数。PN规则可以用于联合过滤错误匹配的句子，提高规则匹配精确度；设计了基于词‑句子关联图的规则语义匹配机制，根据规则，词和句子之间的语义关联，基于语义相似概率导向的随机游走算法，来提高规则匹配召回率。PN规则的匹配冲突将通过加权投票策略来解决；提出了一种协同训练规则验证机制来进一步验证规则匹配的句子，从而提高迭代规则发现的质量。本发明能够解决由训练数据不足引起的实体关系抽取模型过拟合问题，在有限的先验知识下，迭代生成数据标注规则，提升数据标注质量。
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