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公开(公告)号：CN115828927A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211555785.X
申请日：2022-12-06
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/045
Abstract: 一种基于图选择注意机制的高维谣言文本因果发现方法，属于自然语言处理领域。针对现有的谣言检测忽略事件实体间的因果关联的问题，以谣言文本数据为研究对象，针对谣言文本的高维变量问题，采用HSIC Lasso特征选择方法恢复初始图骨架，优化谣言因果模型的图搜索过程，同时针对谣言因果变量间语义信息被忽略的问题，在谣言因果发现过程中引入图选择注意机制。实验证明能进一步提升高维变量场景下的谣言因果发现精度，并且在包含语义信息的谣言数据上有更加突出的表现。在谣言文本上发现的谣言因果关系可以实现通过因果知识及时判别出谣言。
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公开(公告)号：CN109087702B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810878380.7
申请日：2018-08-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 用于中医健康状态分析的四诊表征信息融合方法，采集临床就诊患者的望、闻、问、切等信息，用于生成病人的多源信息表示，并标注其隶属的证型类别；利用每个信息源的特征表征及其类别信息分别对测试者的健康状态进行分析，得多个信息源对测试者的辅助决策信息；构建信息融合模型使得决策一致性最大化，用于返回优化的健康状态分析结果；对比测试者的实际健康状态与相应的预测结果来评价所提算法的性能。能检测出测试者当前的健康状态和病变本质，使得测试者能够明自身的体质状况，为制定干预方案提供参考。能提供高精度的健康状态分析结果，为健康保健提供依据。能融合临床就诊患者的四诊表征信息，获得更加准确可靠的状态分析结果。
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公开(公告)号：CN112800282A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110054367.1
申请日：2021-01-15
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9536 , G06Q30/06 , G06Q50/00 , G06F16/27 , G06Q40/04
Abstract: 一种业务流程异常节点溯源方法，涉及流程图的构建与查找。包括以下步骤：1)通过数据仿真构建包含属性图信息的业务流程图；业务流程图中包括节点、节点属性、节点关系，属性图包含节点属性的转换关系；2)根据业务流程图和属性图中节点的属性数据流动关系，结合深度优先遍历搜索算法，基于属性图约束对业务流程图进行剪枝优化，将与异常节点路径上不相关的支路去除，给出起始溯源的具体属性，沿着该属性的方向逆向查找异常点，完成业务流程异常节点溯源。加快网络对异常节点的搜索速度，提升搜索效率，可实现高效异常逆向溯源搜索，为流程推进提供有力保障具有实际意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109919031A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910097412.4
申请日：2019-01-31
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于深度神经网络的人体行为识别方法，涉及人体行为识别领域。采集视频数据集，根据视频中的人体行为类别对视频进行切割，并赋予对应的类别标签；对视频数据进行抽帧和光流计算预处理，并对抽取的视频帧和光流图像赋予与其对应视频相同的类别标签；人体行为特征学习，使用深度卷积神经网络和双支流输入类残差长短期记忆单元循环神经网络LSTM模型学习视频长时序运动特征；根据学习到的人体行为识别特征，用Softmax层融合两条支流类残差循环神经网络学习到的长时序运动特征，并输出视频的识别类别。
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公开(公告)号：CN109119133A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810879094.2
申请日：2018-08-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于多标记特征选择及分类的中医临床大数据存储方法，涉及大数据挖掘与中医数字化的交叉技术应用领域。对患者进行信息采集，根据不同患者症状进行量化打分，并对其赋予对应的多类标签；对采集到的患者数据进行归一化处理，将标记数据集进行向量化处理，得到标准的多标记数据集，并将多标记数据集划分为训练集和测试集以验证算法有效性；计算训练集进行特征选择时所需相关矩阵，使用罚函数法计算全局最优特征权重分配；选取权重最大的前K个特征子集，使用MLkNN方法得到测试集预测结果，并选取最优特征子集进行新患者病情预测。
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公开(公告)号：CN106777040A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611128106.5
申请日：2016-12-09
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06F16/951 , G06N3/0454
Abstract: 一种基于情感极性感知算法的跨媒体微博舆情分析方法，涉及文本情感分析。1)利用机器人爬虫自动抓取微博上的热门话题下的信息；2)对抓取到的信息进行预处理，过滤不相关的内容，并以规定的格式存储到数据库待分析；3)训练一个bag‑of‑words深度网络模型，并以该模型对输入的文本信息进行倾向性预测；4)训练一个bag‑of‑image‑words深度网络模型，并对输入的图像信息进行倾向性预测；5)综合步骤3)与4)中倾向性分析结果，给出最终结果，并以地理、话题、用户、时间等多维度的方式可视化展示，对倾向性信息进行统计学分析，获得关于舆情的宏观分析结果，对舆情的历史走势，将来发展做出描绘与评估。
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公开(公告)号：CN103944810B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410187923.2
申请日：2014-05-06
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种垃圾电子邮件意图识别系统，包括意图抽取单元、意图判断及意图库维护单元，和意图库。本发明的一种垃圾电子邮件意图识别系统通过抽取电子邮件的显式URL地址、隐式URL地址、显示邮箱地址、隐式邮箱地址、QQ号码、银行账号、信用卡号、电话号码和公司名称等多种类型的意图，并在预先创建的意图库中对每个意图进行查询，之后将当前电子邮件的所有意图查询结果整合在一起进行综合分析判断，从而能够判断出当前电子邮件是否为垃圾邮件。本发明无需一一进入邮件正文中的超链接，并分析所链接的文本的意图，只需利用所述意图库即可高效地完成对电子邮件的意图分析和邮件属性判断，且所抽取的意图种类更多，意图分析结果更准确。
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公开(公告)号：CN103944809A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410187595.6
申请日：2014-05-06
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混淆模式识别的垃圾邮件识别系统，该系统将电子邮件的主题、正文和html代码根据预先统计的特殊字符库替换为仅由0、1、2三种字符构成的字符串，再利用预先统计的主题混淆模式库、正文混淆模式库和html代码混淆模式库对主题、正文和html代码进行混淆模式识别，从而判断出当前电子邮件是否为垃圾邮件。本发明具有很好的创新性，是对传统反垃圾技术的很好补充，能够在不影响准确率的情况下有效提高垃圾邮件识别的召回率。
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