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公开(公告)号：CN107181730A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710145302.1
申请日：2017-03-13
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种仿冒网站监测识别方法及系统，方法包括：S1、分别对被仿冒网站和待检测网站进行页面解析，得到解析后的被仿冒网页和待检测网页；S2、分别对解析后的被仿冒网页和待检测网页进行特征提取，得到被仿冒网页和待检测网页的网页特征；S3、计算被仿冒网页与待检测网页的网页特征的相似性，得到对应于网页特征中所有特征的所有计算结果；S4、对所有计算结果进行集成汇总，得到集成汇总结果；S5、将集成汇总结果与预设阈值进行比较，如果集成汇总结果大于预设阈值，则待检测网站为仿冒网站。本发明的有益效果是：同时考虑了网页URL、网页内容以及网页图像的相似性，并对三个相似性进行集成汇总，提高对仿冒网站进行识别的准确性。
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公开(公告)号：CN104298732B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201410514028.7
申请日：2014-09-29
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用户的个性化文本排序及推荐方法，所述个性化文本排序方法包括对于用户的每条包括具有关键词和运算符的表达式的兴趣规则，执行以下步骤：1)、对于多个文本中的每个文本提取关键词和该关键词在该文本中的权重。2)、对于所述多个文本中的每个文本，计算该文本与该兴趣规则对应的表达式树的相似度；其中，表达式树是根据兴趣规则中包括的表达式建立的，表达式树中的节点分为运算符节点和文本节点，文本节点包括关键词和该关键词在该兴趣规则中的权重。3)、根据与所述表达式树的相似度大小，对所述多个文本中的每个文本进行排序。本发明能够在稀疏用户行为的场景下有效地将符合个性化需求的文本信息推荐给用户。
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公开(公告)号：CN106874489A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710092869.7
申请日：2017-02-21
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的肺结节图像块检索方法及装置，通过对获取的肺结节图像块进行切片处理，得到至少两张肺结节切片扫描图，通过构造卷积神经网络提取肺结节切片扫描图的图像特征，得到肺结节的局部特征集合，获取数据库中所有肺结节的局部特征集合，对所有肺结节的局部特征集合进行聚类构建视觉词典，基于视觉词典获取肺结节带权特征向量，通过倒排索引的方式对肺结节带权特征向量构建索引库，根据输入的查询信息对索引库执行检索，得到符合查询条件的肺结节图像块。本发明能够快速、准确的检索出与待检索肺结节最相似的肺结节图像序列。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104298732A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410514028.7
申请日：2014-09-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867
Abstract: 本发明提供一种面向网络用户的个性化文本排序及推荐方法，所述个性化文本排序方法包括对于用户的每条包括具有关键词和运算符的表达式的兴趣规则，执行以下步骤：1)、对于多个文本中的每个文本提取关键词和该关键词在该文本中的权重。2)、对于所述多个文本中的每个文本，计算该文本与该兴趣规则对应的表达式树的相似度；其中，表达式树是根据兴趣规则中包括的表达式建立的，表达式树中的节点分为运算符节点和文本节点，文本节点包括关键词和该关键词在该兴趣规则中的权重。3)、根据与所述表达式树的相似度大小，对所述多个文本中的每个文本进行排序。本发明能够在稀疏用户行为的场景下有效地将符合个性化需求的文本信息推荐给用户。
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公开(公告)号：CN106874489B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710092869.7
申请日：2017-02-21
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的肺结节图像块检索方法及装置，通过对获取的肺结节图像块进行切片处理，得到至少两张肺结节切片扫描图，通过构造卷积神经网络提取肺结节切片扫描图的图像特征，得到肺结节的局部特征集合，获取数据库中所有肺结节的局部特征集合，对所有肺结节的局部特征集合进行聚类构建视觉词典，基于视觉词典获取肺结节带权特征向量，通过倒排索引的方式对肺结节带权特征向量构建索引库，根据输入的查询信息对索引库执行检索，得到符合查询条件的肺结节图像块。本发明能够快速、准确的检索出与待检索肺结节最相似的肺结节图像序列。
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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：CN104615685A
公开(公告)日：2015-05-13
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
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30598 , G06F17/30705 , G06F17/30867
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：CN104346425A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410363667.8
申请日：2014-07-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络应急技术处理协调中心
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明公开了一种层次化的互联网舆情指标体系的方法及系统，该方法包括建立该指标体系的层次化架构，包括最上层的整体态势指标、位于该整体态势指标下层的中间层五大维度细分指标、位于该中间层五大维度细分指标下层的下层指标、位于最底层的底层基础指标，其中该中间层五大维度细分指标包括通道指标、主题指标、行业指标、信息源指标、地域指标；设定指标的数值范围，计算该指标体系中每层指标的指标数值，并使这些该指标数值落入该数值范围内，且该指标数值越大，则指标代表的业务的受关注程度越高，其中根据基础数据集合计算该底层基础指标的该指标数值，该基础数据集合包括互联网信息要素集合、数据库中数据字段集合。
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