用于数据价值优化的匿名化模型推荐方法及设备

    公开(公告)号:CN115098887A

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202210921066.9

    申请日:2022-08-02

    Abstract: 本发明提出一种用于数据价值优化的匿名化模型推荐方法、设备,包括:导入原始数据,根据原始数据的类型和级别,确定原始数据的风险阈值;根据用户需求,判断匿名化方法为正向辅助推荐或反向主动推荐;分别根据选择的匿名化方法匹配一组候选配置方案,并对原始数据进行匿名化处理;对匿名化处理后的数据进行风险分析,保留符合风险阈值的数据;再对数据进行效用分析,选择其中最大值对应的匿名后数据作为输出;并将结果加入历史配置方案资源池。本发明能够在保证数据安全的前提下,在对数据进行匿名化处理后使得数据价值最大化。

    一种融合知识图谱的服务推荐方法

    公开(公告)号:CN113220905A

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN202110582984.9

    申请日:2021-05-27

    Abstract: 本发明提供一种融合知识图谱的服务推荐方法,包括:对服务集中的每个服务个体的特征信息利用自然语言处理方法进行抽取,形成服务个体的特征词集合和三元关系组;通过TF‑IDF方法计算服务个体的特征词集合中特征词的重要程度,保留重要的特征词和对应的三元关系;将服务个体的三元关系组与知识图谱中的服务个体特征信息相融合,补充服务个体特征词集合、补全知识图谱;将服务个体特征词集合中的特征词通过Word2vec方法向量化,计算得到基于服务个体向量的相似度;将知识图谱中的服务个体三元关系组利用TransHR方法向量化,计算得到基于知识图谱的服务个体相似度;结合基于服务向量的相似度与基于知识图谱的相似度计算方法,进行推荐。

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