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作者

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语言

  • 3,468 篇 中文
检索条件"机构=国家计算机网络与信息安全管理中心,北京 100031"
3468 条 记 录,以下是251-260 订阅
排序:
一种主题相关度判别方法及装置
一种主题相关度判别方法及装置
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作者: 李欣 赵志云 葛自发 孙小宁 张冰 万欣欣 袁钟怡 赵忠华 孙立远 付培国 王禄恒 王晴 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号
本申请提供了一种主题相关度判别方法及装置,方法包括:对获取的网页构建网页特征向量;利用预先训练的语义向量空间模型对选定的主题特征向量与网页特征向量之间的相似度进行计算;筛选出相似度高于预设值的网页特征向量。本申请结合... 详细信息
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一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法
一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法
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作者: 赵淳璐 潘进 鲍泽民 王磊 张翠 郭承禹 殷伟 辛永辉 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号
本发明涉及自然语言处理技术领域,提供一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法,所述方法包括:获取待检测文本和历史浏览文本,待检测文本和历史浏览文本属于同一用户的浏览文本;对待检测文本进行实体关系抽取,得到待检测三元... 详细信息
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榜单异常的处理方法及装置
榜单异常的处理方法及装置
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作者: 艾政阳 冯浩源 李鹏霄 翟羽佳 沈华伟 马宏远 吕东 王媛媛 项菲 王红兵 张浩 佟玲玲 时磊 侯炜 张玉洁 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号
本申请实施例涉及一种榜单异常的处理方法及装置,所述方法包括:获取目标榜单信息,并按照设定的检测方法对目标榜单信息进行异常检测,得到对应的异常检测结果;将异常检测结果对应的异常样本信息输入到预先训练好的预估模型中进行评... 详细信息
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基于移动轨迹数据的用户识别方法、装置及存储介质
基于移动轨迹数据的用户识别方法、装置及存储介质
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作者: 王丽宏 郭舒 范越 贺敏 刘婧 王惠文 王珂瑶 黄洪仁 王士承 钟盛海 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号
本申请提供了一种基于移动轨迹数据的用户识别方法、装置及存储介质,该方法包括:获取任意两条待判别的目标轨迹数据,其中,目标轨迹数据为从目标区域中提取出的路径信息,目标区域为用户访问过的区域;将目标轨迹数据的表征集合输入... 详细信息
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基于ERNIE模型的态度检测方法、装置及设备
基于ERNIE模型的态度检测方法、装置及设备
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作者: 张翔宇 张旭 陈彤 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号
本发明公开了基于ERNIE模型的态度检测方法,其特征在于,包括:获取待测某信息下的原创文本及其评论、转发关系,得所述待测某信息下的原创文本及其对应的评论文本和转发文本;基于ERNIE模型,对所述原创文本、评论文本和转发文本的态... 详细信息
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多类型网络应用服务质量评估系统和方法
多类型网络应用服务质量评估系统和方法
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作者: 司成祥 孙天艺 刘云昊 廖元媛 张梦菲 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号
本发明提供的多类型网络应用服务质量评估系统和方法,包括网络服务综合指标监测子系统、网络服务质量精细评估子系统和服务分级评估可视化子系统。网络服务综合指标监测子系统用于:定义不同类型网络应用评估模板的指标;接收总控节点... 详细信息
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一种文档级敏感信息检测模型训练及预测方法
一种文档级敏感信息检测模型训练及预测方法
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作者: 张震 孙旭东 刘发强 刘睿霖 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号
本发明涉及一种文档级敏感信息检测模型训练及预测方法,所述训练方法包括:获取训练样本集;使用上下文编码器对所述文档中的每个句子进行编码,得到句子中每个单词的上下文表示,根据所述句子中最短依赖路径上的关系和所述上下文语义... 详细信息
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一种基于互动的社交媒体用户分类方法
一种基于互动的社交媒体用户分类方法
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作者: 张传新 刘星辰 解峥 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号
本发明涉及网络的技术领域,特别是涉及一种基于互动的社交媒体用户分类方法,根据从社交媒体中爬取的推文进行分析,量化推文的敏感程度,对推文进行分类,然后再根据用户之间的交互关系,对评论内容进行情感分析,进而对用户进行分类... 详细信息
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基于改进TF-IDF与N-Gram的恶意Web请求智能识别
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中国信息 2024年 第6期 179-182页
作者: 安渊 杨琴 杨雄 国家计算机网络与信息安全管理中心西藏分中心
引言目前,我国互联网基础资源高质量发展,数字化平台成为经济增长的新引擎,以在线办公、网络娱乐、公共服务和信息共享等为代表的Web应用平台呈现大规模增长趋势。随着Web应用平台的大规模增长,Web应用平台可用性和数据安全问题越来越... 详细信息
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一种基于联邦学习模型的训练方法
一种基于联邦学习模型的训练方法
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作者: 刘睿霖 程娇 杜金浩 张震 石瑾 高圣翔 刘发强 100020 北京市朝阳区裕民路甲3号
本发明属于联邦学习领域,提供了一种基于联邦学习模型的训练方法,包括以下步骤:S11,定义问题:确定需要解决的机器学习问题、本地数据的来源、以及参与联邦学习的设备或节点;S12,模型选择和初始化:选择相应的模型,并在所有的本... 详细信息
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