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公开(公告)号：CN118585696A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410759742.6
申请日：2024-06-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/953 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/082 , G06F18/25 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经架构搜索的谣言检测方法、装置及介质，属于互联网技术领域。方法包括：构造搜索空间；对搜索空间进行连续松弛以构造超网络，在超网络上为每条边创建由架构参数进行参数化的混合候选操作；初始化超网络的参数；通过梯度下降交替降低验证损失和训练损失，以优化超网络的模型参数和架构参数；当优化到剪枝轮次时，依据选边准则在超网络中选择一条边进行剪枝，并固定该边的架构参数，不再进行优化；在确定超网络上所有的边完成优化后，获得网络架构；对获得的网络架构进行训练，并在训练后获得用于谣言检测的预训练模型。本发明通过自动化设计最优神经架构学习信息传播的特征，提高检测的效率和模型在不同场景下的适用性。
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公开(公告)号：CN115630153A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211409115.7
申请日：2022-11-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据技术的研究生文献资源推荐方法，包括：基于相似度的预推荐方法和基于深度学习的个性化推荐方法；基于相似度的预推荐方法初步衡量用户感兴趣文献，为用户生成推荐表，通过用户反馈收集用户‑项目交互信息；基于深度学习的个性化推荐方法首先生成个性化用户及项目表示，采用图神经网络构建用户‑项目交互关联，利用可学习超图网络建立用户‑用户、项目‑项目全局关联，结合预推荐方法生成标签优化推荐策略。本发明根据研究生研究性学习活动规律，引进个性化推荐策略，通过采用大数据信息技术，实现了以研究生个性化研究性学习需求驱动为中心的精准文献资源推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114640643A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210158610.9
申请日：2022-02-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L51/043 , H04L51/52 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了基于群体智能的信息跨社群传播最大化方法及系统，包括以下步骤：对信息进行分析，获取待传播信息；构建信息传播模型，所述信息传播模型设定网络节点；将信息传播模型中社交网络进行划分，形成不同社群；根据网络节点的激活状态将待传播信息在不同社群进行传播；通过优化器对社群信息进行更新，根据更新后的社群信息完成信息传播；本发明首先运用独立级联模型来描述信息的传播；然后在现有的影响力最大化问题综合考虑社群多样性的影响，得到多目标优化的影响力最大化问题；接着通过目标加权将多目标优化问题转化为单目标优化问题；最后采用一种高效的演化分治算法来求解发生在大规模社交网络上的信息跨社群传播最大化问题。
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公开(公告)号：CN118585696B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410759742.6
申请日：2024-06-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/953 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/082 , G06F18/25 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经架构搜索的谣言检测方法、装置及介质，属于互联网技术领域。方法包括：构造搜索空间；对搜索空间进行连续松弛以构造超网络，在超网络上为每条边创建由架构参数进行参数化的混合候选操作；初始化超网络的参数；通过梯度下降交替降低验证损失和训练损失，以优化超网络的模型参数和架构参数；当优化到剪枝轮次时，依据选边准则在超网络中选择一条边进行剪枝，并固定该边的架构参数，不再进行优化；在确定超网络上所有的边完成优化后，获得网络架构；对获得的网络架构进行训练，并在训练后获得用于谣言检测的预训练模型。本发明通过自动化设计最优神经架构学习信息传播的特征，提高检测的效率和模型在不同场景下的适用性。
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公开(公告)号：CN114363464B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202111658983.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种遏制诈骗信息传播的方法，包括以下步骤：对网络信息进行分析，获取诈骗信息；根据诈骗信息构建诈骗信息传播网络模型；获取反诈骗社会资源，所述反诈骗社会资源包括免疫资源、防护资源、恢复资源；对所述反诈骗社会资源进行优化，得到第一优先级资源、第二优先级资源、第三优先级资源；将第一优先级资源、第二优先级资源、第三优先级资源通过诈骗信息传播网络模型进行节点通知，进而遏制诈骗信息传播；本发明引入了资源优先级的概念对解空间进行预处理，缩小检索范围，提高检索效率；借助层次学习增加了解空间搜索中的多样性，避免陷入早熟，提升群体智能算法的性能，更高效地解决网络诈骗信息传播遏制问题。
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公开(公告)号：CN114363464A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111658983.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种遏制诈骗信息传播的方法，包括以下步骤：对网络信息进行分析，获取诈骗信息；根据诈骗信息构建诈骗信息传播网络模型；获取反诈骗社会资源，所述反诈骗社会资源包括免疫资源、防护资源、恢复资源；对所述反诈骗社会资源进行优化，得到第一优先级资源、第二优先级资源、第三优先级资源；将第一优先级资源、第二优先级资源、第三优先级资源通过诈骗信息传播网络模型进行节点通知，进而遏制诈骗信息传播；本发明引入了资源优先级的概念对解空间进行预处理，缩小检索范围，提高检索效率；借助层次学习增加了解空间搜索中的多样性，避免陷入早熟，提升群体智能算法的性能，更高效地解决网络诈骗信息传播遏制问题。
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