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[发明专利]特异目标对确定方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910935872.X有效
发明人： 邢金彪;王辉 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种特异目标对确定方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：基于多个目标的行为数据序列，获取多个行为时间序列；基于多个行为时间序列中的第一行为时间序列，获取第一行为时间序列的多个子集序列；从第一行为时间序列的多个子集序列中，确定与多个行为时间序列中的任一第二行为时间序列具有相同元素的子集序列，第二行为时间序列的序列长度等于目标序列长度；基于所确定的子集序列和第二行为时间序列所属目标之间的相似度，确定特异目标对。本发明基于目标序列长度的行为时间序列，在保证计算结果完整性的条件下，将大于目标序列长度的行为时间序列进行过滤，减少了需要计算的数据量，降低了特异目标对确定过程的复杂度。
特异目标确定方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种事件抽取方法、装置及设备-CN202210938697.1在审
发明人：张浩;俞颖晔;邢金彪 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本申请提供一种事件抽取方法、装置及设备，该方法包括：获取目标文本中的多个句子、多个句子中的多个实体和多个实体提及；确定与多个句子对应的初始句子向量、与多个实体对应的初始实体向量、与多个实体提及对应的初始实体提及向量；基于多个句子、多个实体和多个实体提及生成异质关系图谱，所述异质关系图谱包括句子、实体提及与实体之间的关联关系；基于异质关系图谱、初始句子向量、初始实体向量和初始实体提及向量，确定目标句子向量和目标实体向量；基于目标句子向量和目标实体向量确定目标文本对应的至少一条事件记录，事件记录包括用于描述同一事件的多个实体。通过本申请的技术方案，能够准确从文本中抽取出多种事件类型的多条事件记录。
一种事件抽取方法装置设备

[发明专利]关系获取方法及装置-CN202010393432.9在审
发明人： 邢金彪;王辉 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种关系获取方法及装置，该方法包括：确定多个位置中每个位置对应的位置访问序列，每个位置访问序列中包括多个元素，每个元素中包括一个对象的标识、以及所述对象访问所述位置访问序列对应的位置的访问时间；根据每个位置访问序列中包括的访问时间，分别对每个位置访问序列进行划分，得到每个位置访问序列对应的多个位置访问子序列；根据各所述位置访问子序列，得到各对象之间的关系。本发明实施例的方案，对位置访问序列中的时序信息进行充分利用，从时序上挖掘真实的移动社交关系，能够提取到更多更为有效的社交关系，解决了传统基于时空共现方法挖掘社交关系存在的准确率、召回率较低的问题。
关系获取方法装置

[发明专利]特征提取方法、装置、设备及可读存储介质-CN201910087341.X在审
发明人： 邢金彪;王辉;姜伟浩 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征提取方法、装置、设备和可读存储介质，属于数据挖掘领域。方法包括：获取待分析对象的目标行为事件，目标行为事件为业务系统中记录的关于待分析对象的记录信息；对待分析对象的记录信息进行预处理，得到预处理结果；根据预处理结果提取目标行为事件的特征，特征包括时间特征、空间特征、序列特征和高级特征中的至少一种。通过获取待分析对象的目标行为事件，基于对待分析对象的目标行为事件进行预处理后得到的待分析信息来提取目标行为事件的特征，实现了对行为事件的特征提取，使得提取的特征覆盖面更广，更为通用，从而能够满足大部分需要从事件中提取特征的需求，扩展了提取的特征的应用范围。
特征提取方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种事件预测的方法及装置-CN201810778702.0在审
发明人： 邢金彪;韩迦密;张玉 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2020-01-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请是关于一种事件预测的方法及装置，属于数据挖掘领域。所述方法包括：根据第一数据集合建立第一时空数据矩阵，所述第一数据集合包括在当前周期的第i个单位时间段内发生的各事件的时空数据，所述第一时空数据矩阵中的每个网格空间对应一个区域，网格空间用于存储在所述第i个单位时间段内发生在所述网格空间对应的区域内的事件数目，i为大于0的整数；根据所述第一时空数据矩阵，通过预测模型获取第二时空数据矩阵，所述第二时空数据矩阵中的网格空间用于存储在所述第i+1个单位时间段内发生在所述网格空间对应的区域内的事件数目，所述预测模型是对卷积神经网络CNN和残差网络融合后得到的模型。本申请能够提高预测事件的精度。
时空数据矩阵网格空间单位时间段第一数据预测模型存储卷积神经网络集合建立事件预测数据挖掘网络融合预测事件残差申请集合