公开(公告)号：CN115344863A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202210996905.3

申请日：2022-08-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘红 ,  万鑫 ,  朱宇 ,  安旭斌 ,  李暾 ,  王蓉 ,  卢星宇 ,  肖云鹏

IPC: G06F21/56 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于网络与信息安全技术领域，具体涉及一种基于图神经网络的恶意软件快速检测方法，该方法包括：构建恶意软件检测模型，采用不同元结构挖掘软件节点中不同实体中的隐藏信息；捕获节点之间基于高阶内容的相关性，使用注意力机制，对元路径进行语义融合；采用基于元结构相似度匹配的Sim2vec算法从未知软件节点和与之相似的已知软件节点嵌入进行增量聚合，提升检测速度；本发明考虑到不同恶意软件实体的多样性和语义关系复杂性所带来的检测精度不准得问题，采用异质信息网络构建模型，并利用高阶图神经网络挖掘恶意软件的高阶特征信息，再利用相似度算法进行匹配，能够有效的进行恶意软件的快速检测。

公开(公告)号：CN115311056A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202211010389.9

申请日：2022-08-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 肖寒春 ,  安旭斌 ,  韦世红 ,  李暾 ,  肖云鹏 ,  万鑫 ,  张健 ,  胡波建

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/958 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于商品推荐管理技术领域，具体涉及一种基于兴趣偏好的电商平台商品推荐方法；该方法包括：获取用户数据，对用户数据进行预处理；提取预处理后用户数据输入到基于兴趣偏好的电商平台商品推荐模型中，得到针对用户的商品推荐结果，电商平台根据商品推荐结果对用户进行商品推荐；本发明对显式反馈信息进行补偿，提取隐藏信息，融合显式反馈信息和隐藏信息使得本发明捕获用户对商品的兴趣偏好的结果更准确，刺激用户消费欲望，实用性高。