公开(公告)号：CN118154344A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410306737.X

申请日：2024-03-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 尹可挺 ,  鲁兴 ,  郭晓涵 ,  孙夏恩 ,  高鹏 ,  张联成

IPC: G06Q50/00 ,  G06Q10/0639 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种基于梯度提升树的链上数字内容流行度预测方法，该方法通过视觉语义分析技术识别链上数字内容类型以及运用数据可视化分析关键市场趋势和特征，直观呈现交易量、社交活跃度等因素，再借助特征工程将关键因素转化为二元特征，并与视觉分析结果融合，简化模型复杂度的同时保持数据关键信息；最后，优化的梯度提升树模型强化了泛化能力和对复杂、非线性关系的处理能力，实现了预测准确性的显著提升以及对市场动态变化的有效适应。因此，本发明凭借以上核心技术的综合运用，在预测准确性、模型泛化能力、数据处理效率及可扩展性等方面展现出了突出优势，为链上数字内容流行度预测领域带来了重要应用价值和实践意义。

公开(公告)号：CN119628972A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202510160323.5

申请日：2025-02-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 尹可挺 ,  邹卓 ,  鲁兴 ,  高鹏 ,  张联成

IPC: H04L9/40 ,  H04L51/216 ,  H04L51/52 ,  G06F16/951 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06F18/243 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种去中心化社交媒体平台风险账户的识别方法，该方法是通过采集去中心化社交平台的数据，将包括节点和边信息的数据集转化为异构图，初步计算不同类型账户节点的统计特征，并通过图神经网络融合节点和邻居节点的特征，得到更准确的特征嵌入表示，最后输入分类模型得到该平台账户的风险分类结果。该方法能够集中监管社交平台中不合法内容以及追踪风险传播链；可以完全监控以及解决由于匿名性和去中心化导致的账户行为难以监控和管理的问题。

公开(公告)号：CN119203156A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411313482.6

申请日：2024-09-20

Applicant: 浙江大学

Inventor： 尹可挺 ,  陈依苓 ,  鲁兴 ,  高鹏 ,  张联成

IPC: G06F21/57 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于大语言智能体的NFT智能合约漏洞检测方法，该方法是涉及一种专家知识、大语言模型和静态分析相融合的NFT智能合约安全审计方法，通过集成大语言智能体和程序分析技术，以及基于大语言智能体的自身能力挖掘漏洞的“场景属性”特征，再经过程序分析技术二次过滤检测结果，实现了NFT智能合约漏洞检测的智能化和自动化，填补了NFT智能合约漏洞检测方面方法上不足，提高了检测的泛化能力、效率和准确性；并且利用了外部知识库的支持，基于智能合约的标准接口文档构建外部知识库，构成了规范和权威的前提保证，并为漏洞检测提供了丰富的背景知识和经验数据，增强了检测的针对性和深度。