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公开(公告)号：CN111712810B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN201980012703.7
申请日：2019-02-12
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06F16/901 , G06N5/02 , G06N20/00
Abstract: 一种用于对知识图中的节点的动态访问控制的计算机实现的方法、系统和计算机程序产品，包括：将知识图的节点结构化为多个分层组织的图层；向用户分配对所述知识图的节点的访问权限，对所述节点的所述访问权限是从多个访问权限中选择的；以及动态地改变对所述节点的访问权限，所述改变基于所述知识图的结构、所述用户对所述节点的访问历史以及指示所述知识图外部的条件的所述用户的参数中的至少一个。
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公开(公告)号：CN113490930A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202080017035.X
申请日：2020-02-19
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/901
Abstract: 提供了一种用于在存在第三知识图(KG)的情况下链接第一KG和第二KG的方法。将第一KG的节点的内容与第二KG的节点进行比较。如果第一KG节点与相关的第二KG节点具有内容关系，则在元层KG中存储由识别第一KG和第一KG节点的元组以及识别第二KG和第二KG节点的元组识别的边。所述方法包括将来自第三KG的节点的内容与来自第一KG和第二KG的节点的内容进行比较，并且在识别出关系的情况下，存储在元层中建立该关系的更复杂的元组。最后，该方法还包括存储元层知识图的至少所有节点和边。
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公开(公告)号：CN111860759B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202010323941.4
申请日：2020-04-22
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种数据的自主修改的方法和系统。提供一种用于使用生成式对抗网络来修改数据集中的模式的计算机实现的方法。所述方法包括提供数据样本对。每个所述对包括基础数据样本和修改数据样本。所述修改模式是通过对所述基础数据样本应用随机修改来确定的。所述方法包括使用对抗训练方法并且使用数据样本对作为输入来训练所述生成器以构建所述生成器的模型，其中，所述判别器接收数据集的数据集对作为输入，每个所述数据集对包括所述生成器的基于基础数据样本和所述对应的修改数据样本的预测输出，由此优化用于所述生成器和所述判别器的联合损失函数，以及在没有所述判别器的情况下，针对未知数据样本作为所述生成器的输入来预测输出数据集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114631099A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202080074527.2
申请日：2020-10-29
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06N3/04
Abstract: 可以提供一种用于生成用于经训练的机器学习模型的代表性模型案例组的计算机实现的方法。所述方法包括：确定输入空间(102)；确定初始的多个模型案例(104)；以及通过逐步修改表示初始的多个模型案例的记录的字段值来扩展初始的多个模型案例，从而产生模型案例的探索集(106)。另外，该方法包括获得模型案例的探索集的每个记录的模型分数值(108)，继续模型案例的探索集的扩展，由此生成经改进的模型案例集(110)，以及基于记录对之间的相对记录距离值和相关模型分数值来选择经改进的模型案例集中的记录(112)，由此生成代表性模型案例组。
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公开(公告)号：CN111860759A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010323941.4
申请日：2020-04-22
Applicant: 国际商业机器公司
Abstract: 本发明涉及一种数据的自主修改的方法和系统。提供一种用于使用生成式对抗网络来修改数据集中的模式的计算机实现的方法。所述方法包括提供数据样本对。每个所述对包括基础数据样本和修改数据样本。所述修改模式是通过对所述基础数据样本应用随机修改来确定的。所述方法包括使用对抗训练方法并且使用数据样本对作为输入来训练所述生成器以构建所述生成器的模型，其中，所述判别器接收数据集的数据集对作为输入，每个所述数据集对包括所述生成器的基于基础数据样本和所述对应的修改数据样本的预测输出，由此优化用于所述生成器和所述判别器的联合损失函数，以及在没有所述判别器的情况下，针对未知数据样本作为所述生成器的输入来预测输出数据集。
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公开(公告)号：CN113826113A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202080033660.3
申请日：2020-04-28
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06N3/02
Abstract: 可以提供一种针对未充分表示的类别的用于增强分类器预测的系统。利用训练数据进行训练以构建模型的分类器系统用于对未知输入数据进行分类，并且评估器引擎被适配用于确定未充分表示的类。另外，该系统包括一个提取器引擎和一个相似性引擎，该提取器引擎被适配为从另外的源提取相关数据，该相似性引擎被适配为从该相关数据中选择数据集，其中该相似性引擎还被适配为将该相关数据的特征与用于该未充分表示的类别的代表性数据集的特征进行比较。最后，所述系统包括递归单元，所述递归单元被适配成用于触发所述评估器引擎，所述提取器引擎和所述相似性引擎将所选择的数据集合作为输入数据，直到所述评估器引擎以高于置信度阈值水平的置信度水平对所述所选择的数据集合进行分类。
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公开(公告)号：CN111712810A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201980012703.7
申请日：2019-02-12
Applicant: 国际商业机器公司
Abstract: 一种用于对知识图中的节点的动态访问控制的计算机实现的方法、系统和计算机程序产品，包括：将知识图的节点结构化为多个分层组织的图层；向用户分配对所述知识图的节点的访问权限，对所述节点的所述访问权限是从多个访问权限中选择的；以及动态地改变对所述节点的访问权限，所述改变基于所述知识图的结构、所述用户对所述节点的访问历史以及指示所述知识图外部的条件的所述用户的参数中的至少一个。
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公开(公告)号：CN111386520A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201880076481.0
申请日：2018-11-23
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06F16/00
Abstract: 一种用于构建知识图的计算机程序产品、系统和方法可以包括：接收多个新节点；接收具有通过现有边选择性地连接的现有节点的基本知识图；以及将新节点叠加到基本知识图的现有节点中的所选节点上。该方法还可以包括：如果下面的基本知识图中的对应现有节点具有经由零或预定最大数目的现有边的连接，则通过在新节点中的至少两个新节点之间创建具有新权重的新边来连接新节点，其中基于对应现有节点之间的连接的现有边的现有权重来确定新权重；以及从基本知识图分离具有新边的新节点。
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