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公开(公告)号：CN113988464B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111362895.X
申请日：2021-11-17
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 南京大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的网络链路属性关系预测方法及设备。所述方法包括：将网络数据映射为对应的拓扑图结构，并得到拓扑图结构的节点属性矩阵；基于拓扑图结构获取无权重拓扑图结构的邻接矩阵，基于节点属性矩阵获取带权重拓扑图结构的邻接矩阵；根据无权重拓扑图结构的邻接矩阵，经过包含集成更新的传播机制生成节点的空间嵌入向量；根据拓扑图结构的节点属性矩阵和带权重拓扑图结构的邻接矩阵，经过包含集成更新的传播机制生成节点的属性嵌入向量；将空间嵌入向量和属性嵌入向量进行拼接，得到合成嵌入向量；将合成嵌入向量输入节点对关系提取器，最终得到节点之间的链路关系预测结果。本发明可提高网络链路属性关系预测的性能。
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公开(公告)号：CN113988464A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111362895.X
申请日：2021-11-17
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 南京大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的网络链路属性关系预测方法及设备。所述方法包括：将网络数据映射为对应的拓扑图结构，并得到拓扑图结构的节点属性矩阵；基于拓扑图结构获取无权重拓扑图结构的邻接矩阵，基于节点属性矩阵获取带权重拓扑图结构的邻接矩阵；根据无权重拓扑图结构的邻接矩阵，经过包含集成更新的传播机制生成节点的空间嵌入向量；根据拓扑图结构的节点属性矩阵和带权重拓扑图结构的邻接矩阵，经过包含集成更新的传播机制生成节点的属性嵌入向量；将空间嵌入向量和属性嵌入向量进行拼接，得到合成嵌入向量；将合成嵌入向量输入节点对关系提取器，最终得到节点之间的链路关系预测结果。本发明可提高网络链路属性关系预测的性能。
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公开(公告)号：CN115907505A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211232861.3
申请日：2022-10-10
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的电力互联网运维预警方法及系统，包括以下步骤：基于事先构建的电力互联网知识图谱，获取与待监测应用系统存在包含关系的业务，并从中筛选出运行故障的业务，对该类业务进行标记，得到被标记的业务；基于事先构建的电力互联网知识图谱，获取与被标记的业务存在影响关系的关联指标，并从中筛选出异常的关联指标，对该类异常的关联指标进行标记，得到被标记的关联指标；基于事先构建的电力互联网知识图谱，获取与被标记的关联指标存在影响关系的其他关联指标，并从中筛选出异常的关联指标，对该类异常的关联指标进行标记，得到被标记的关联指标；基于被标记的业务和关联指标，实现电力互联网运维预警。
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公开(公告)号：CN114579637A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210223169.8
申请日：2022-03-07
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06Q50/06
Abstract: 一种电网业务系统区块链高效检索方法,具体步骤为：步骤一：根据已有区块链的区块数据，创建区块链账户过滤器；步骤二：创建带交易信息的二叉树数据结构；步骤三：将步骤一和步骤二的内容存储为索引文件；步骤四：从已建立的索引文件中读入数据；步骤五：根据带交易信息的二叉树数据结构中的数据创建检索索引；步骤六：根据指定的地址，快速判断该地址是否在索引文件中，是则直接返回未检索到的结果，否则进入下一步；步骤七：根据带交易信息的二叉树数据结构创建的检索索引，快速找到该地址交易所在的区块位置，并从区块中获取交易信息；步骤八：将交易信息返回给检索者。
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公开(公告)号：CN115114116B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210874689.5
申请日：2022-07-25
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
Abstract: 本申请提供一种调用链路识别方法及相关设备，所述方法包括：获取预先构建的链路识别插件，其中，所述链路识别插件为根据所述隔离装置的驱动构建的插件；采用所述链路识别插件对所述内部数据库的调用请求进行识别，得到识别结果；根据所述识别结果构建所述调用请求对应的调用链路。本申请根据隔离装置的驱动预先构建链路识别插件，采用该链路识别插件对调用请求进行识别，通过链路识别插件中针对隔离装置的适应性改进，弥补了链路追踪系统对关于隔离装置的调用链路识别功能，增加了调用链路的完整性。通过隔离装置的调用链路识别结果，实现了对隔离装置的状态监控，提升了链路追踪系统对隔离装置的感知能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114238100B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111509563.X
申请日：2021-12-10
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 天津大学
IPC: G06F11/36 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于GGNN和分层注意力网络的Java漏洞检测定位方法，主要包括漏洞数据集构造、数据集预处理、模型设计与训练、模型测试与评估。首先总结了当前领域内使用的数据集并设计收集了后续模型训练的自制数据集；然后对数据集进行数据预处理工作，以获得代码的初级表征并可使其作为后续模型的输入；接着使用预处理后的数据训练自定义的漏洞检测模型；最后，训练好的模型可以处理测试的数据集，并给出测试评估。与现有技术相比，本发明本发明实现了利用DL算法(优化算法)的图神经网络模型进行漏洞检测，缓解了该类研究缺乏数据集、可解释性差、生成代码图结构困难的问题。
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公开(公告)号：CN115630698B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211568648.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06N5/02 , G06F3/0483
Abstract: 本申请公开了一种基于力引导图的知识图谱可视化方法、装置及电子设备。通过应用本申请的技术方案，能够为知识图谱数据中的父节点建立一个虚拟坐标系，并将与该父节点相关联的子节点在虚拟坐标系中与其进行固定间隔角度的坐标绑定，再将该坐标系渲染到预先构建的画布视图中，以最终得到一个由子节点围绕父节点均匀分布，且各个节点之间覆盖率低的力引导图。从而能够实现各个子节点与父节点之间形成均匀分布态势的力引导图，进而直观的为用户展示节点和连线不相重叠的力引导图，并依据该力引导图生成可视化的知识图谱，并依据该力引导图生成可视化的知识图谱。
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公开(公告)号：CN112487185B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202011354080.2
申请日：2020-11-27
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种电力客户领域的数据分类方法，基于pLSA主题生成模型，首先使用经过预处理的数据表相关描述信息，字段及注释内容形成分析原始文档，辨识文本主题，并根据各自主题通过语义分析获得数据集之间相似性进行数据分类，根据分类结果划分新主题，使用EM算法学习模型参数进行迭代计算，提高数据分类的准确度以及辨识度，为后期数据建设，数据分析，数据建模等工作，提供更准确的，更便捷的数据样本。
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公开(公告)号：CN114691846A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210181479.8
申请日：2022-02-25
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 浙江省北大信息技术高等研究院
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种客服问答数据的处理方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取用户输入的问题文本；将所述问题文本经过文本预处理后得到预处理问题文本；将所述预处理问题文本输入已训练好的客服问答数据处理模型，获取所述预处理问题文本与问答数据库中的每个参考问题文本之间的相似度，所述客服问答数据处理模型为无监督学习模型，所述问答数据库包括经过客服问答数据处理模型训练好的问答数据集；将所述问答数据库中与所述预处理问题文本相似度最高的参考问题文本作为目标问题文本，输出所述目标问题文本对应的答案。本申请解决了相关技术中的客服问答数据的处理效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN114238100A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111509563.X
申请日：2021-12-10
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GGNN和分层注意力网络的Java漏洞检测定位方法，主要包括漏洞数据集构造、数据集预处理、模型设计与训练、模型测试与评估。首先总结了当前领域内使用的数据集并设计收集了后续模型训练的自制数据集；然后对数据集进行数据预处理工作，以获得代码的初级表征并可使其作为后续模型的输入；接着使用预处理后的数据训练自定义的漏洞检测模型；最后，训练好的模型可以处理测试的数据集，并给出测试评估。与现有技术相比，本发明本发明实现了利用DL算法(优化算法)的图神经网络模型进行漏洞检测，缓解了该类研究缺乏数据集、可解释性差、生成代码图结构困难的问题。
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