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公开(公告)号：CN117556425B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202311579362.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体为基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法、系统和设备，该检测方法将基于操作码基础块中的特征指令得到的特征指令向量，进行语义特征提取处理，得到语义特征向量；同时，提取控制流图中基本块之间的边关系，得到关系特征向量；然后将语义特征向量与关系特征向量进行融合后，根据基本块的位置进行分割，得到每个基本块对应的节点特征向量；接着，将节点特征向量集进行邻居节点信息聚合和自注意力处理，获得的图特征向量经分类处理，得到漏洞检测结果；该检测方法具有较高的精确率、召回率和F1分数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117851650A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410244548.4
申请日：2024-03-05
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06Q30/0251 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及商业领域数据预测推荐技术领域，具体为一种基于用户群和强化学习的项目推荐方法、系统和设备，该项目推荐方法，首先基于评分矩阵获取不同用户的用户特征向量，并与用户信息向量结合，形成信息丰富的用户综合特征向量；然后，基于不同用户间的欧式距离，对所有用户进行群体聚类，让有相似兴趣的用户归为同一个用户聚类群体；接着，基于与目标用户交互过的项目中的关键词，扩充目标用户可能感兴趣的项目，得到丰富的待推荐项目组；最后，基于目标用户的用户聚类群体特点，以及待推荐项目组的项目综合特征向量，得到待推荐项目组的推荐值，将推荐值最大的待推荐项目组中的项目推荐给目标用户，提高项目推荐的丰富度和准确性。
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公开(公告)号：CN117851650B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410244548.4
申请日：2024-03-05
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06Q30/0251 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及商业领域数据预测推荐技术领域，具体为一种基于用户群和强化学习的项目推荐方法、系统和设备，该项目推荐方法，首先基于评分矩阵获取不同用户的用户特征向量，并与用户信息向量结合，形成信息丰富的用户综合特征向量；然后，基于不同用户间的欧式距离，对所有用户进行群体聚类，让有相似兴趣的用户归为同一个用户聚类群体；接着，基于与目标用户交互过的项目中的关键词，扩充目标用户可能感兴趣的项目，得到丰富的待推荐项目组；最后，基于目标用户的用户聚类群体特点，以及待推荐项目组的项目综合特征向量，得到待推荐项目组的推荐值，将推荐值最大的待推荐项目组中的项目推荐给目标用户，提高项目推荐的丰富度和准确性。
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公开(公告)号：CN117370672B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311657312.5
申请日：2023-12-06
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0241 , G06N5/01
Abstract: 兴趣点嵌入矩阵，经获取内积处理，获得兴趣点本发明涉及商业领域用户兴趣推荐技术领 评分矩阵，选取合适评分值，进行兴趣点推荐，可域，具体为基于混合结构图的用户兴趣点推荐方 保证推荐结果的准确率和用户体验效果。法、系统和设备，该推荐方法通过多源属性信息聚合处理实现异构图最外层区域到中间区域的属性信息聚合，通过节点特征信息聚合处理实现异构图中间区域到中心区域的节点信息聚合，得
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公开(公告)号：CN117556425A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311579362.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体为基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法、系统和设备，该检测方法将基于操作码基础块中的特征指令得到的特征指令向量，进行语义特征提取处理，得到语义特征向量；同时，提取控制流图中基本块之间的边关系，得到关系特征向量；然后将语义特征向量与关系特征向量进行融合后，根据基本块的位置进行分割，得到每个基本块对应的节点特征向量；接着，将节点特征向量集进行邻居节点信息聚合和自注意力处理，获得的图特征向量经分类处理，得到漏洞检测结果；该检测方法具有较高的精确率、召回率和F1分数。
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公开(公告)号：CN117370672A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311657312.5
申请日：2023-12-06
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0241 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及商业领域用户兴趣推荐技术领域，具体为基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法、系统和设备，该推荐方法通过多源属性信息聚合处理实现异构图最外层区域到中间区域的属性信息聚合，通过节点特征信息聚合处理实现异构图中间区域到中心区域的节点信息聚合，得到初始用户嵌入矩阵和初始兴趣点嵌入矩阵，与用户交互同构图和兴趣点交互同构图相结合，经图注意力处理，得到的优化用户嵌入矩阵和优化兴趣点嵌入矩阵，经获取内积处理，获得兴趣点评分矩阵，选取合适评分值，进行兴趣点推荐，可保证推荐结果的准确率和用户体验效果。
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