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公开(公告)号：CN113361263B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110626786.8
申请日：2021-06-04
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06F18/2321
Abstract: 本发明属于计算机数据处理技术领域，特别涉及一种基于属性值分布的人物实体属性对齐方法及系统，通过获取不同数据来源的人物实体属性，并依据属性数据类型将人物实体属性划分为数值型属性和字符串型属性；针对数值型属性，通过核密度估计计算每个属性的属性值概率分布；针对字符串型属性，将其转化为语义向量，利用聚类算法对语义向量进行聚类来获取每个属性对应属性值概率分布；针对属性的属性值概率分布，采用双向匹配并利用交叉熵度量属性之间的相似性自动寻找存在对齐关系的属性对。本发明充分利用同一属性的属性值分布相似性特征，提高属性对齐的准确率以及召回率，自动识别存在对齐关系的属性对，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN118733879A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410858865.5
申请日：2024-06-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/9538 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及推荐系统技术领域，尤其涉及一种基于自适应聚合邻居图的冷启动推荐方法及系统，首先采用SENet来学习二阶特征交互的相对重要性，随后通过MLP网络获取用户/物品的高阶属性特征表示，得到用户/物品的属性特征向量；再利用扩展的变分自编码器从用户/物品属性特征中重构缺失的用户偏好/物品特性；然后采用属性图注意力网络分别聚合用户/物品的邻居信息以及邻居间的交互信息，得到用户/物品的最终向量表示；最后通过MLP和内积引入用户和物品特征之间的非线性交互，得到用户对物品的评分。本发明旨在利用图结构充分挖掘用户/物品之间的复杂关系，以实现在冷启动环境下更为准确的推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117272090A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310992551.X
申请日：2023-08-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F16/901 , G06Q50/00 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于社交网络技术领域，特别涉及一种基于图神经网络和Cutmix的社交机器人检测系统及方法，该系统包括节点打乱模块、节点剪切混合模块和属性连接模块，节点打乱模块将原始社交网络图中的账户节点和对应的边打乱，在原始社交网络图的基础上得到其同构图；节点剪切混合模块按顺序将原始社交网络图和其同构图的节点特征和标签进行混合；属性连接模块将混合后的节点特征输入到图卷积层中，图卷积层生成基于局部聚合的特征，再将这些特征与两个图的原始特征相结合产生新的特征，最终将生成的新特征输入到分类器进行社交机器人检测。本发明在社交机器人检测方面具有较高的准确率，特别适用于较少标记节点的情况下。
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公开(公告)号：CN118898526A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411082200.6
申请日：2024-08-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06Q50/00 , G06N3/126 , G06N3/0464 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/006 , G06N3/0985 , G06N3/048 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及社交机器人检测技术领域，特别涉及一种基于自适应模型学习的社交机器人检测方法及系统，针对每个账户的多模态特征进行预处理，得到每个账户的初始特征；将每个账户抽象为社交关系拓扑图中的节点，根据账户间的关注关系构建无向图G；将基础GNN模型进行数字化编码，组成遗传算法的基因型，在一个最大长度为L的搜索空间内，利用遗传算法搜索模型结构；通过最小化损失函数优化搜索得到的社交机器人检测模型，利用训练完的模型检测社交机器人。本发明通过自动搜索模型结构来加深网络层数，不需要人工设计网络结构，提高模型的感受野，并且使用自动化搜索和优化模型参数来有效减少过拟合的风险。
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公开(公告)号：CN117992842A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410104256.0
申请日：2024-01-25
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于社交机器人检测技术领域，特别涉及一种基于超图邻域差分特征增强的社交机器人检测方法及系统，该方法包含：利用用户推文特征，使用kNN算法完成超边构造，将用户社交图转化为超图；采用超图卷积来提取社交账户的高阶邻域特征；通过特征差分机制，使用原始特征和高阶邻域特征生成不同邻域尺度的差分特征，将这些差分特征输入到图神经网络中进一步增强；采用自注意力机制来增强差分特征和原始特征，将增强后的差分特征与原始特征进行融合，融合的特征被输入到线性层，再采用softmax函数以获得分类结果。本发明通过构造和增强差分特征，在具有丰富类间边缘的图中实现了更好的节点表示，以获得准确的检测结果。
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公开(公告)号：CN117271885A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311081033.9
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06F18/24 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于社交机器人检测技术领域，特别涉及一种基于图对比学习的社交机器人检测模型及方法，该模型包括信息编码模块、数据增强模块、对比学习模块和节点分类模块；信息编码模块构建社交关系拓扑图，并且对账户的语义特征和属性特征进行向量化操作，得到节点的初始表示向量；数据增强模块通过多种数据增强方式对构建的社交关系拓扑图进行增广生成多种符合原始数据分布的视图；对比学习模块利用图神经网络对增广后的多个视图进行编码，并且通过最小化对比损失得到具有最大趋同性的节点表示；节点分类模块利用MLP预测节点标签。本发明通过图数据增强生成多个视图进行对比学习，通过最小化对比损失得到更好保留节点局部结构特征的表示向量。
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公开(公告)号：CN113361263A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110626786.8
申请日：2021-06-04
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于计算机数据处理技术领域，特别涉及一种基于属性值分布的人物实体属性对齐方法及系统，通过获取不同数据来源的人物实体属性，并依据属性数据类型将人物实体属性划分为数值型属性和字符串型属性；针对数值型属性，通过核密度估计计算每个属性的属性值概率分布；针对字符串型属性，将其转化为语义向量，利用聚类算法对语义向量进行聚类来获取每个属性对应属性值概率分布；针对属性的属性值概率分布，采用双向匹配并利用交叉熵度量属性之间的相似性自动寻找存在对齐关系的属性对。本发明充分利用同一属性的属性值分布相似性特征，提高属性对齐的准确率以及召回率，自动识别存在对齐关系的属性对，具有较好的应用前景。
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