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公开(公告)号：CN110533162A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910677639.6
申请日：2019-07-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种自动生成深度学习框架间操作映射的方法及系统，包括：根据原深度学习框架和目标深度学习框架间的操作转换规则，抽取框架间操作转换的基本共性，根据基本共性构建转换关系，将转换关系作为基类存储于操作转换的初始描述文件中；获得原深度学习框架下支持的操作集合，遍历操作集合，为每个操作构建继承基类的子类，判断操作集合中操作除了基类中的基本转换规则外是否具有特殊属性，若是则补充特殊属性至子类，构成完备描述文件，否则直接保存子类，构成完备描述文件；将完备描述文件输入至编译器，得到操作转换规则，根据操作转换规则将原深度学习框架下待转换的操作转换为目标深度学习框架下的操作。
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公开(公告)号：CN109992629A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910149696.7
申请日：2019-02-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/28
Abstract: 本发明涉及一种融合实体类型约束的神经网络关系抽取方法及系统，包括对实体类型施加注意力机制，该机制对实体的多种类型分配了不同权重，从而凸显了影响最大的类型标签；在损失函数中添加实体类型约束函数，该约束函数在更新过程中使实体词向量学习到实体类型信息，从而实现实体类型对关系的约束。该技术增强了模型对通用方法无法区别关系的识别能力。
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公开(公告)号：CN109889452A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910012933.5
申请日：2019-01-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/851 , H04L12/24 , H04L12/26 , H04L1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于条件生成式对抗网络的网络背景流量生成方法，包括：数据获取步骤，获取的网络流量数据及条件信息，并向量化为真实流量；模型生成步骤，以该真实流量得到初始生成模型和判别模型，并通过条件生成式对抗网络以该判别模型对该初始生成模型进行训练，以得到生成模型；流量生成步骤，通过该生成模型以随机向量生成模拟背景流量。
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公开(公告)号：CN109840298A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201811637902.0
申请日：2018-12-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明涉及一种大规模网络数据的多信息来源采集方法，包括：获取多种传媒上的网络数据所在的信源；生成采集任务，启动并初始化采集节点上的采集器；将该采集任务的参数配置信息加载至该采集器；以该采集器获取该信源的目标信息内容链接，并建立链接队列；以该采集器依次采集该链接队列中对应的目标信息内容为结构化数据；将该结构化数据进行持久化操作，并进行输出。本发明提出的方法可以感知信息来源的变化，能够定点定主题的获取信息来源的网络数据，并且具有泛化能力，采集能力与传媒种类无关。
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公开(公告)号：CN109753596A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811637397.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/95
Abstract: 本发明涉及一种网络数据采集的信源管理与配置方法，包括：感知网络数据的信息来源，将该信息来源拆分为传媒、信簇和信源；根据信簇类别对该信簇进行类别标注；根据信源类别对该信源进行类别标注；根据该信源的信源类别配置采集模板；根据该信源所包含的网络数据配置抽取模板；当验证该信源为潜在失效信源时，将该信源置为无效，或重新配置该采集模板和/或该抽取模板。本发明的信源管理与配置系统，通过“传媒-信簇-信源”三级结构的分层概念体系和多维度的信息来源分类体系对来自不同类型的信息来源进行合理高效组织，进而实现对大规模网络信息来源的精确感知并设计采集策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105404676B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201510813149.6
申请日：2015-11-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于HFile的HBase二级索引更新方法及系统，该方法包括：解析步骤，监视HBase数据库刷新HFile文件的过程，当针对目标索引列产生了用户操作并生成有HFile文件时，解析该HFile文件并据以更新二级索引表；延迟步骤，在到达HFile文件的compaction操作的启动时间点时，判断该compaction操作所对应的HFile文件是否已经执行该解析该HFile文件的步骤，如果否，延迟该compaction操作的启动时间点，如果是，执行该compaction操作。本发明选择基于HBase文件存储中的HFile这一粒度层次来确定索引更新，不需要大幅度修改HBase源码，不需要维护多余的源表信息，在实现上与用户数据操作异步，不影响用户的时间体验，将索引数据更新维护与源表数据操作解耦。提高了HBase源表数据与二级索引表的同步程度。
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公开(公告)号：CN104268148B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201410429698.9
申请日：2014-08-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于时间串的论坛页面信息自动抽取方法及系统。该方法包括创建文件对象模型树，清除文件对象模型树中的无用标签和空标签，根据所述时间串，对所述文件对象模型树进行聚类，生成多个聚类集合，遍历所述聚类集合，获取最大簇，若所述最大簇只包含一个单独节点，则所述论坛页面为单楼页面，根据所述单独节点的时间串，获取所述单楼页面的发帖时间信息；遍历所述文件对象模型树，获取包含网页地址的新节点，通过关键字列表或正则式列表，对网页地址进行关键字查找或正则式查找；若网页地址包含关键字列表中的关键字或所述正则式列表中的正则式，则获取新节点及其子节点包含的文本信息，文本信息为所述单楼页面的用户名信息。
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公开(公告)号：CN104615685B
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201510032875.4
申请日：2015-01-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种面向网络话题的热度评价方法，包括：将网络话题的属性与规则中的属性进行对比；其中，所述规则是经过训练得到的，且用于指示网络话题的属性与热度值的对应关系；以及根据对比的结果得到该网络话题的热度值。本发明定义了数值评价体系，方便了用户理解话题的热度程度，有利于话题之间的热度比较；以及，采用粗糙集相关理论最优化训练集中的不一致性，学习出热度值与属性之间的关系，提供了高热度评价的效果，其中，将无限制的属性值离散化到有限的数值范围内，减小了计算的复杂度；此外，综合多种背景知识的用户的评价得到训练集，使得样本数据更为全面，尽可能地减轻了个体的偏见。
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公开(公告)号：CN107566249A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710727462.7
申请日：2017-08-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种训练用于预测社交网络用户转发消息的模型的方法，包括：1)获得所述社交网络中的历史数据，所述历史数据包括不同用户对同一条消息进行发布、转发的次序；2)根据所述历史数据，求解使得损失函数取值最小时各名用户的影响力和易感性；其中，所述影响力用于描述该名用户发布的消息被转发的概率，所述易感性用于描述该名用户受到发布消息的源发用户的影响而对所述消息进行转发的概率，所述损失函数是发布消息的源发用户的影响力、除所述源发用户之外的其他用户的易感性的函数；以及其中，所述用户的影响力和易感性作为所述用于预测社交网络用户转发消息的模型的参数。
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公开(公告)号：CN106909622A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710041593.X
申请日：2017-01-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/288 , G06F16/2237
Abstract: 本发明提供了一种知识图谱的向量表示方法。该方法包括：将知识图谱中的实体对、关系和实体对之间的多步关系路径表示为初始低维向量；利用间隔可变的损失函数训练实体对、关系和实体对之间的多步关系路径的低维向量表示的模型。利用本发明学习到的模型进行关系推理能够提高不同的知识图谱中的推理的精确度。
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