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公开(公告)号：CN111224942A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911141185.7
申请日：2019-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明属于网络安全控制技术领域，具体涉及一种基于三元关联图检测的恶意软件传播控制方法及装置；所述方法包括获取恶意软件、用户节点和传播路径的数据源信息，并进行预处理；建立三元关联图；基于三元关联图中边的权重矩阵，按照交叉迭代评分机制计算出恶意软件、传播路径和用户节点评分；使用多元线性回归评分进行统一的量化，计算出用户节点的影响力；基于评分值和热点感染驱动机制，建立传染病SIHR传播模型，计算出驱动因素对传播状态和传播趋势；根据传播模型的结果，对下一时刻的恶意软件传播路径进行截断，对用户节点进行隔离。本发明对恶意软件进行广播，有效截断恶意软件的传播途径，并对感染用户进行隔离，从而提高用户的安全性。
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公开(公告)号：CN110825972B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201911098385.9
申请日：2019-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及社交网络控制技术领域，具体涉及一种基于领域差异化的热点话题关键用户发现方法，包括：获取数据源，获得消息、用户、领域的相关数据；构建消息‑用户‑领域三部图模型；根据该模型并将话题中的领域类别映射为具体的角色值，计算出用户在每个领域对应的角色值；引入时间衰弱函数对热点话题在每个领域下的流行度进行阶段性计算；采用RoleRank算法进行迭代计算，识别出关键用户，从而找出热点话题传播过程中的关键用户。本发明的方法实现了在任意领域条件下，对热点话题的流行度进行阶段性的计算，提高了热点话题中关键用户挖掘的精确度。
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公开(公告)号：CN110675632B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201911092778.9
申请日：2019-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G06Q10/04 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于智能交通控制领域，具体涉及一种针对多特征空间和数据稀疏的车辆短时轨迹预测控制方法，该方法包括：获取数据源；对得到数据进行处理，得到多特征空间向量模型；根据多特征空间向量构建多特征空间预测模型；将多特征空间预测模型进行融合得到最后的预测模型；获取融合后的预测结果，得到下一时段的哪些卡口会比较拥堵的信息，将这个信息发送给将要行驶到这个卡口的车辆中，改变车辆行驶的路线；本发明将多个轨迹特征空间以向量的形式表示出来，从多个角度挖掘轨迹的变化趋势，减小了数据误差。
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公开(公告)号：CN110825972A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911098385.9
申请日：2019-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及社交网络控制技术领域，具体涉及一种基于领域差异化的热点话题关键用户发现方法，包括：获取数据源，获得消息、用户、领域的相关数据；构建消息-用户-领域三部图模型；根据该模型并将话题中的领域类别映射为具体的角色值，计算出用户在每个领域对应的角色值；引入时间衰弱函数对热点话题在每个领域下的流行度进行阶段性计算；采用RoleRank算法进行迭代计算，识别出关键用户，从而找出热点话题传播过程中的关键用户。本发明的方法实现了在任意领域条件下，对热点话题的流行度进行阶段性的计算，提高了热点话题中关键用户挖掘的精确度。
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公开(公告)号：CN110825948A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911072546.7
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于社交网络控制技术领域，尤其涉及一种基于促谣-辟谣消息和表示学习的谣言传播控制方法，包括爬取原始数据，并基于内容兴趣特征、网络结构特征以及节点属性特征提取促谣消息、谣言消息以及辟谣消息的传播空间特征，建立谣言-辟谣-促谣消息传播空间矩阵；根据该矩阵以及谣言-辟谣-促谣消息全用户传播关系矩阵建立基于图卷积神经网络和辟谣-促谣消息影响力的谣言传播预测模型；将当前数据输入谣言传播预测模型，获得谣言转发情况的预测；对下一个时刻的谣言转发潜在用户，进行谣言消息隔离或者进行辟谣消息推荐；本发明能够有效地预测谣言话题下的用户转发情况，同时可以更真实地刻画谣言传播动态过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110825948B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201911072546.7
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于社交网络控制技术领域，尤其涉及一种基于促谣‑辟谣消息和表示学习的谣言传播控制方法，包括爬取原始数据，并基于内容兴趣特征、网络结构特征以及节点属性特征提取促谣消息、谣言消息以及辟谣消息的传播空间特征，建立谣言‑辟谣‑促谣消息传播空间矩阵；根据该矩阵以及谣言‑辟谣‑促谣消息全用户传播关系矩阵建立基于图卷积神经网络和辟谣‑促谣消息影响力的谣言传播预测模型；将当前数据输入谣言传播预测模型，获得谣言转发情况的预测；对下一个时刻的谣言转发潜在用户，进行谣言消息隔离或者进行辟谣消息推荐；本发明能够有效地预测谣言话题下的用户转发情况，同时可以更真实地刻画谣言传播动态过程。
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公开(公告)号：CN110807556B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201911068520.5
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06F16/9536 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于用户行为预测领域，涉及对微博谣言或/和辟谣话题传播趋势的预测方法及装置；方法包括获取参与微博谣言话题或/和辟谣话题的数据源信息，提取相关属性；使用多元线性回归算法构造影响力函数；构建出转发谣言信息和转发辟谣信息的博弈策略，建立出谣言与辟谣互影响力模型，计算出谣言与辟谣的互影响力；基于表示学习的方法将用户节点映射到像素空间，构建当前时刻的用户转发图像，利用卷积神经网络预测下一时刻的用户转发图像；将互影响力与下一时刻用户转发图像相融合，建立出逻辑回归预测模型，预测用户在下一时刻是否参与谣言话题或/和辟谣话题；本发明能够有效地预测出微博谣言话题和辟谣话题的传播趋势，有利于舆情的控制和处理。
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公开(公告)号：CN111224942B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201911141185.7
申请日：2019-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明属于网络安全控制技术领域，具体涉及一种基于三元关联图检测的恶意软件传播控制方法及装置；所述方法包括获取恶意软件、用户节点和传播路径的数据源信息，并进行预处理；建立三元关联图；基于三元关联图中边的权重矩阵，按照交叉迭代评分机制计算出恶意软件、传播路径和用户节点评分；使用多元线性回归评分进行统一的量化，计算出用户节点的影响力；基于评分值和热点感染驱动机制，建立传染病SIHR传播模型，计算出驱动因素对传播状态和传播趋势；根据传播模型的结果，对下一时刻的恶意软件传播路径进行截断，对用户节点进行隔离。本发明对恶意软件进行广播，有效截断恶意软件的传播途径，并对感染用户进行隔离，从而提高用户的安全性。
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公开(公告)号：CN110807556A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911068520.5
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06F16/9536 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于用户行为预测领域，涉及对微博谣言或/和辟谣话题传播趋势的预测方法及装置；方法包括获取参与微博谣言话题或/和辟谣话题的数据源信息，提取相关属性；使用多元线性回归算法构造影响力函数；构建出转发谣言信息和转发辟谣信息的博弈策略，建立出谣言与辟谣互影响力模型，计算出谣言与辟谣的互影响力；基于表示学习的方法将用户节点映射到像素空间，构建当前时刻的用户转发图像，利用卷积神经网络预测下一时刻的用户转发图像；将互影响力与下一时刻用户转发图像相融合，建立出逻辑回归预测模型，预测用户在下一时刻是否参与谣言话题或/和辟谣话题；本发明能够有效地预测出微博谣言话题和辟谣话题的传播趋势，有利于舆情的控制和处理。
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公开(公告)号：CN110675632A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201911092778.9
申请日：2019-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G06Q10/04 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于智能交通控制领域，具体涉及一种针对多特征空间和数据稀疏的车辆短时轨迹预测控制方法，该方法包括：获取数据源；对得到数据进行处理，得到多特征空间向量模型；根据多特征空间向量构建多特征空间预测模型；将多特征空间预测模型进行融合得到最后的预测模型；获取融合后的预测结果，得到下一时段的哪些卡口会比较拥堵的信息，将这个信息发送给将要行驶到这个卡口的车辆中，改变车辆行驶的路线；本发明将多个轨迹特征空间以向量的形式表示出来，从多个角度挖掘轨迹的变化趋势，减小了数据误差。
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