专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]变体作弊字段的识别方法、装置及设备-CN201810907161.7有效
  • 陈玉焓 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2018-08-10 - 2020-12-11 - G06F40/279
  • 本发明公开了一种变体作弊字段的识别方法、装置及设备,其中,方法包括:获取待识别文本;从待识别文本中提取数字号码段落;对数字号码段落中的文字进行变体字转化并进行引导词匹配;如果匹配到引导词,则判断数字号码段落为变体作弊字段;如果未匹配到引导词,则从数字号码段落中提取变体特征,并根据变体特征进行打分以生成评分值;如果评分值大于预设阈值,则判断数字号码段落为变体作弊字段。由此,解决了不能识别非连续数字片段、没有引导词无法匹配识别变体作弊字段的问题,提高了变体作弊字段识别的准确率。
  • 变体作弊字段识别方法装置设备
  • [发明专利]邮件分类方法和装置-CN201410163082.1有效
  • 陈玉焓 - 新浪网技术(中国)有限公司
  • 2014-04-22 - 2017-04-12 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种邮件分类方法和装置,所述方法包括对于每个邮件类别,计算出待分类邮件属于该邮件类别的概率,将计算出的概率作为对应该邮件类别的概率;将计算出的对应各邮件类别的概率进行排序,并判断待分类邮件的特征词中是否包括最大的概率所对应的邮件类别的至少一个关键词;若是,则将待分类邮件划分到最大的概率所对应的邮件类别中;否则计算最大的概率和排序第二的概率的差值、以及该差值与最大的概率的比值,若该比值小于设定差率阈值,且待分类邮件的特征词中包括有排序第二的概率所对应的邮件类别的至少一个关键词,则将待分类邮件划分到排序第二的概率所对应的邮件类别中。从而通过设定邮件类别的关键词可使得邮件分类更为准确。
  • 邮件分类方法装置
  • [发明专利]欺诈邮件识别方法及装置-CN201610819457.4在审
  • 陈玉焓 - 新浪(上海)企业管理有限公司
  • 2016-09-13 - 2017-02-01 - G06F17/30
  • 本发明实施例提供一种欺诈邮件识别方法及装置,该方法包括获取待识别邮件;根据预先建立的可疑关键词库和可疑相关词库,提取所述待识别邮件中的特征词;根据预先建立的邮件概率图模型,确定所述特征词的最大状态概率;所述邮件概率图模型为表征特征词表现为状态链上的状态的概率的模型;根据所述特征词的最大状态概率,计算表征每个状态对邮件类别贡献度的信息增益;根据所述信息增益确定邮件分类决策值,根据所述邮件分类决策值对待识别邮件进行分类,根据分类结果确定待识别邮件是否为欺诈邮件。能够对欺诈邮件进行精确定位,从而更准确的识别出欺诈邮件,提高邮件系统安全性。
  • 欺诈邮件识别方法装置
  • [发明专利]欺诈邮件分析与提取方法和装置-CN201610149631.9在审
  • 陈玉焓 - 新浪网技术(中国)有限公司
  • 2016-03-16 - 2016-08-10 - G06F17/30
  • 本发明实施例提供一种欺诈邮件分析与提取方法及装置,该方法包括:根据一个周期内的发件行为建立邮件IP特征向量集,并对所述IP特征向量集进行聚类处理得到可疑IP集;对所述可疑IP集进行对话行为过滤及链接过滤处理,得到可疑邮件集;从所述可疑邮件集中提取邮件内容特征,生成内容特征向量;对所述内容特征向量基于LDA主题模型分析出所述可疑邮件集的主题概率分布;根据所述可疑邮件集的主题概率分布提取出欺诈邮件。该方法能够提高欺诈邮件提取精度和效率。
  • 欺诈邮件分析提取方法装置
  • [发明专利]基于聚类的邮件分类方法和系统-CN201310392393.0在审
  • 陈玉焓 - 新浪网技术(中国)有限公司
  • 2013-09-02 - 2014-01-01 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种基于聚类的邮件分类方法和系统,该邮件分类方法包括:对待分类邮件集合中的每个邮件进行分词,得到每个邮件的词语集合;确定出每个邮件的词语特征向量;将所有邮件的词语特征向量组成词语特征向量集合后,对于每个词语特征向量,创建一个包含该词语特征向量的向量簇,并将该词语特征向量作为代表该向量簇的簇中心;根据词语特征向量之间的相似度,对向量簇进行至少一次聚类合并,对聚类合并后的每个向量簇,将该向量簇中所包含的词语特征向量所对应的邮件划分为同一类邮件。本发明的技术方案中,根据聚类成向量簇的词语特征向量对邮件进行分类,不必事先需要多种种类的样本邮件,就可以实现按照邮件内容进行多种类的邮件分类。
  • 基于邮件分类方法系统
  • [发明专利]网络标签聚类方法和系统-CN201310109375.7有效
  • 陈玉焓 - 新浪网技术(中国)有限公司
  • 2013-03-29 - 2013-07-24 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种网络标签聚类方法和系统,所述方法包括:根据网络标签向量集中各网络标签向量的模值大小对二维化的网络标签向量进行排序;根据排序结果,选取数目与簇数目相一致的、网络标签向量集中排序在前的网络标签向量,分别作为所述网络标签向量集中各簇的初始质心;所述簇数目为所述网络标签向量集中待聚类的簇的数目;根据簇数目,以及确定的各簇的初始质心,对所述网络标签向量集运用聚类算法得到所述网络标签向量集中聚类后的各簇。本发明将网络标签向量二维化,从而可以采用优化初始质心和或优化簇数目的技术手段,来提高网络标签向量进行聚类的精度,即提高了网络标签向量对应的网络标签的聚类精度。
  • 网络标签方法系统
  • [发明专利]一种问题标签标注方法及装置-CN201210590047.9有效
  • 陈玉焓 - 新浪网技术(中国)有限公司
  • 2012-12-28 - 2013-04-03 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种问题标签标注方法及装置,包括:对待标注问题进行分词处理,得到该待标注问题包括的各问题分词;并从该各问题分词中确定词性为预设词性的各第一待选问题分词;并基于预设词性与第一权重值的对应关系,根据各第一待选问题分词的词性,分别确定各第一待选问题分词的第一权重值;以及基于各第一待选问题分词的第一权重值,从各第一待选问题分词中选择问题分词作为问题标签,对该待标注问题进行标注。采用本发明实施例提供的方案,提高了对问题标注问题标签的及时性、准确性和全面性。
  • 一种问题标签标注方法装置

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