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基于规则模型的实体抽取与关系挖掘构建知识图谱的方法: 本发明涉及一种基于规则模型的实体抽取与关系挖掘构建知识图谱的方法，步骤一:爬取目标领域的百科知识库数据，并定义食品类、农药类、营养类、病虫害类字典，便于规则挖掘；步骤二:对百科类数据进行去HTML标签化，获取中文文本并获...; 段大高赵宁韩忠明

一种有效的动态网络节点影响力度量方法: 本发明一种有效的动态网络节点影响力度量方法，针对带有时间戳的网络，按照一定的时间片段，将网络划分为若干个有序的独立网络快照。网络结构以边集的形式存储，每条边都带有时间戳记录。含依次对独立网络快照进行叠加，形成叠加网络快照...; 韩忠明毛锐段大高郑晨烨

基于行为模式的社会网络用户谱聚类算法被引量：1: 2014年; 利用行为模式对用户分类是一个非常新颖的问题,目前基于行为模式的社会网络用户聚类相关研究较少.在社会网络用户的交互行为的基础上构建用户行为马尔可夫模型,并采用一步转移矩阵、n步转移矩阵和收敛马尔可夫分布表达用户行为马尔可夫模型,提出相应的实现算法.基于谱聚类的思想,提出基于行为模式的社会网络用户谱聚类算法,基于行为模式的社会网络用户谱聚类能够发现行为模式相似程度较高的用户群.在人人网和脸谱网上进行了大量实验,实验结果表明本文方法对用户分类效果优于k最近邻算法.在大量用户聚类上,提出方法的聚类结果在聚类密集性和类别差异度上也都优于K最近邻算法.; 韩忠明张晨李斌莫倩; 关键词：社会网络马尔可夫模型谱聚类

一种基于不平衡贝叶斯分类的微博敏感事件言论检测方法: 本发明公开一种基于不平衡贝叶斯分类的微博敏感事件言论检测方法，包括：S1、选取需要检测的微博言论数据集，通过文本特征处理构建不平衡数据集，构建分类模型；指定分类模型在参数ω上的先验分布，对参数ω随机初始化，得到初始参数向...; 韩忠明刘聃段大高杨伟杰; 文献传递

基于图神经网络的比特币交易预测: 2022年; 快速、准确的数字货币交易预测在应对交易风险、促进交易等方面具有重要意义,利用比特币的交易用户评价可将比特币交易建模为具有连续时间特性的动态网络,交易预测可转换为动态网络的链接预测问题。为更有效预测比特币交易,针对现有的图神经网络方法忽略了及时反馈网络中产生的新信息的重要性,难以准确完成比特币交易预测的问题,提出一种新的基于图神经网络的模型用于比特币交易预测。该方法通过时间注意力机制聚合用户的邻域信息,并引入了一种新颖的信息反馈机制,更充分地利用网络信息。实验在两个真实数据集上进行,结果表明,改进的模型比最好的对比模型在AUC、AP和F_(1)指标下分别高出约7%、6%和22%,能对比特币交易进行更准确的分析预测。; 韩忠明王宇航毛雅俊陈福宇

一种基于情绪和行为联合分类的欺诈识别方法及系统: 本发明公开了一种基于情绪和行为联合分类的欺诈识别方法及系统，包括以下步骤：S1：获取并预处理欺诈相关数据；S2：基于预处理后的所述欺诈相关数据的情绪标签和行为标签，构建隐马尔可夫模型，获得先验知识；S3：构建协同交互图注...; 韩忠明郭惠莹孟怡新郭苗苗

一种基于局部信息的社交网络重构方法: 本发明公开一种基于局部信息的社交网络重构方法，步骤一：数据预处理；步骤二：根据节点属性和网络拓扑结构添加占位符节点；所述的占位符节点是为了定位缺失点而存在的一种临时性节点；步骤三：对步骤二所添加的占位符节点进行聚类，用以...; 韩忠明李俊段大高李胜男

泛洪攻击对Epidemic机制下机会网络生命期的影响被引量：1: 2012年; 机会网络应用中存在能量无法补充的场景,泛洪是机会网络中容易发生的攻击行为。从理论上分析了在Epidemic路由机制下,泛洪攻击导致的节点能量消耗以及对网络生命期的影响。分析表明恶意节点数量的增加会对网络生命期产生显著影响,而恶意节点注入的数据分组的数量仅能在特定的场景下产生影响,且影响轻微。使用ONE仿真平台对泛洪攻击进行了仿真实验,仿真结果与理论分析的结论一致。; 孙践知张迎新陈丹韩忠明; 关键词：机会网络生命期恶意节点泛洪攻击 EPIDEMIC

基于动态网络表示的链接预测被引量：3: 2020年; 链接预测问题是复杂网络分析领域的重要问题.现有链接预测方法大多针对静态网络,忽视了动态信息在网络中的传播.为此,针对动态网络中的链接预测问题,本文提出了一种基于动态网络表示的链接预测(dynamic network representation based link prediction,DNRLP)模型.该模型对网络中不均匀的动态信息进行了学习,提出了基于连接强度的随机游走算法来模拟动态信息在网络中的扩散,从而得到新时刻下的节点表示,然后通过度量节点表示之间的相似度进行链接预测.实验使用平均交互排序(mean reciprocal rank,MRR)和召回率(Recall@k)指标在四个公开动态网络数据集上进行实验,结果显示DNRLP模型的MRR指标较对比模型平均提高了30.8%.实验结果表明DNRLP模型不仅学习了网络中的动态信息,还考虑了其对邻居节点的影响以及时间间隔对信息更新的影响,得到了更为丰富的节点表示,对于链接预测任务具有明显优势.; 韩忠明李胜男郑晨烨段大高杨伟杰; 关键词：链接预测动态网络随机游走

面向大规模网络安全知识图谱的快速表示学习模型: 2023年; 针对大规模网络安全知识图谱表示学习训练速度慢、对头尾实体的关系表达缺乏的问题,提出一种基于随机游走的快速训练模型。该模型首先通过关系路径下的随机游走对整体知识图谱的实体进行初步训练表示;设计了主宾语嵌入,联合关系特定主语嵌入与关系特定宾语嵌入,学习知识图谱中关系的语法含义;再次通过关系路径下的随机游走辅助知识图谱的快速训练。在多个数据集上进行了大量实验,并与多个现有模型进行对比,结果表明,提出的模型能够缩短1/3的训练时间,提升约3%的表示效果,在加快知识图谱表示学习训练速度的同时,有效改善了表示学习的效果。; 韩忠明熊峙冰陈福宇杨伟杰杨伟杰; 关键词：知识图谱随机游走

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韩忠明