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公开(公告)号：CN110083701A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910212323.X
申请日：2019-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/9532 , G06F16/9538
Abstract: 本发明请求保护一种基于平均影响力的网络空间群体性事件预警系统，其中系统包括采集模块，预处理模块，识别模块，预警模块。本发明通过网络爬虫对网页信息进行多策略爬取，再对爬取的数据进行标准化处理。利用识别模块对标准化的数据进行识别，并将结果输入到预警模块。预警模块根据预先设定的预警指标阈值实现预警并输出可视化报告。本系统通过分析网络空间群体性事件参与者的内部组成，有效解决现有预警指标体系的仅关注事件本身而忽略了参与者组成对识别率的影响。
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公开(公告)号：CN108628936B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201810230169.4
申请日：2018-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种结合用户重叠行为的微博重叠社团划分方法，涉及微博用户行为评估及重叠社团划分领域，具体是一种能够展示微博用户重叠行为，对微博重叠社团划分的算法。包括以下步骤：首先，根据用户的互相关注关系构建关系网络，评估用户重叠行为，包括用户互相关注行为、转发行为和提及行为；其次，根据用户重叠行为，加权融合得到用户间的关系评估函数；最后，对关系网络进行加权，将用户重叠行为融入贪婪团扩张重叠社团划分算法，将微博加权网络作为初始网络，改进社区适应度函数。本发明将用户重叠行为体现在社团划分中，能够提高微博网络中的重叠社团划分质量，社区结构体现用户交流密切。
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公开(公告)号：CN107423743B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201710166697.3
申请日：2017-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种引入特征分量相似度的动态网络状态演化可视化方法，涉及信息可视化领域，所述方法包括以下步骤：首先离散化动态网络原始数据，构造出一系列的网络快照，通过计算每个时间步子网络点边出现频数和相邻节点间的相似度进行加权，最后将各个网络快照向量化；其次，采用最大似然估计法计算出数据的本征维度，求得时间步特征分量相似度；最后将时间步特征分量相似度融入力导引布局算法中，加入相似力实现节点聚类，最终实现一个可视化布局。通过空间里节点间位置可以看到动态网络演变的过程相似的网络快照，其代表节点会离得比较近而形成一个聚类，网络结构差别越大，节点位置越相对偏远。聚类的节点表示着动态网络稳定和重现的状态。
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公开(公告)号：CN107423743A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710166697.3
申请日：2017-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种引入特征分量相似度的动态网络状态演化可视化方法，涉及信息可视化领域，所述方法包括以下步骤：首先离散化动态网络原始数据，构造出一系列的网络快照，通过计算每个时间步子网络点边出现频数和相邻节点间的相似度进行加权，最后将各个网络快照向量化；其次，采用最大似然估计法计算出数据的本征维度，求得时间步特征分量相似度；最后将时间步特征分量相似度融入力导引布局算法中，加入相似力实现节点聚类，最终实现一个可视化布局。通过空间里节点间位置可以看到动态网络演变的过程相似的网络快照，其代表节点会离得比较近而形成一个聚类，网络结构差别越大，节点位置越相对偏远。聚类的节点表示着动态网络稳定和重现的状态。
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公开(公告)号：CN110083701B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201910212323.X
申请日：2019-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/9532 , G06F16/9538
Abstract: 本发明请求保护一种基于平均影响力的网络空间群体性事件预警系统，其中系统包括采集模块，预处理模块，识别模块，预警模块。本发明通过网络爬虫对网页信息进行多策略爬取，再对爬取的数据进行标准化处理。利用识别模块对标准化的数据进行识别，并将结果输入到预警模块。预警模块根据预先设定的预警指标阈值实现预警并输出可视化报告。本系统通过分析网络空间群体性事件参与者的内部组成，有效解决现有预警指标体系的仅关注事件本身而忽略了参与者组成对识别率的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110059240A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910212648.8
申请日：2019-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/953 , G06Q50/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于影响等级的网络用户责任指数计算方法，属于数据挖掘领域，该方法包括以下步骤：首先，对收集到的具体网络空间群体性事件数据(包括用户信息、用户历史微博、事件相关微博、用户关系)进行预处理、打标，得到用户数据和微博数据两个数据表；其次，根据用户基本属性计算用户基础影响等级，并基于PageRank算法的思想计算用户关联影响等级，由此得到事件中的用户影响等级，然后结合用户行为，计算得到用户的普通责任指数；最后，根据打标好的数据，判断用户行为是否涉及法律法规，计算得到用户的潜在法律责任指数，进而由用户的普通责任指数和潜在法律责任指数得到具体事件中的用户责任指数，最终排序得到事件中的责任主体用户。
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公开(公告)号：CN108628936A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810230169.4
申请日：2018-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种结合用户重叠行为的微博重叠社团划分方法，涉及微博用户行为评估及重叠社团划分领域，具体是一种能够展示微博用户重叠行为，对微博重叠社团划分的算法。包括以下步骤：首先，根据用户的互相关注关系构建关系网络，评估用户重叠行为，包括用户互相关注行为、转发行为和提及行为；其次，根据用户重叠行为，加权融合得到用户间的关系评估函数；最后，对关系网络进行加权，将用户重叠行为融入贪婪团扩张重叠社团划分算法，将微博加权网络作为初始网络，改进社区适应度函数。本发明将用户重叠行为体现在社团划分中，能够提高微博网络中的重叠社团划分质量，社区结构体现用户交流密切。
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公开(公告)号：CN108596205B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810231543.2
申请日：2018-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06F40/289 , G06Q50/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于主题地域相关因子与稀疏表示的微博转发行为预测方法，主要涉及机器学习及社交网络信息分析领域。首先，基于社交网络中用户关系以及用户行为数据，提取用户基本特征、微博基本特征、用户活跃度、用户的亲密程度、融入主题地域相关因子的用户兴趣度特征。其次，通过稀疏表示分类算法对特征组进行微博转发行为预测。本发明有效解决了目前微博转发行为预测计算时间长，准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN108596205A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810231543.2
申请日：2018-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于主题地域相关因子与稀疏表示的微博转发行为预测方法，主要涉及机器学习及社交网络信息分析领域。首先，基于社交网络中用户关系以及用户行为数据，提取用户基本特征、微博基本特征、用户活跃度、用户的亲密程度、融入主题地域相关因子的用户兴趣度特征。其次，通过稀疏表示分类算法对特征组进行微博转发行为预测。本发明有效解决了目前微博转发行为预测计算时间长，准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN107103551A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710166346.2
申请日：2017-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明请求保护一种结合学术社团中心度选取种子节点的合著网络社区划分方法，涉及学术作者合著行为分析和社区划分领域，具体是一种能够展示复杂合著网络中社区结构的社区划分算法。包括以下步骤：首先，根据作者发表文章的不同属性，结合Salton法计算合作强度构建合著网络；其次，不单考虑作者自身权威度，还考虑了相邻的学者对其的影响，计算节点的学术社团中心度；最后，根据节点的学术社团中心度作为选取种子节点的依据，并将其融入到Louvain社区划分算法的第二阶段，即种子节点间不进行合并，非种子节点应尽量合并到种子节点所属的社区。本发明解决了现有算法中大社区过度合并、小社区数量过多的问题，能更准确的发现与划分合著网络中的学术社团。
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