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[发明专利]一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法和系统-CN201811185976.5有效
发明人：沈宜;贾宇;董弋璨;张家亮;邹严 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法和系统，数据采集单元采集网络上的视图像文件，并将采集的视图像文件进行规范化命名和重复性检验；预处理单元将不同格式的视图像文件转换为统一格式的视图像文件并从视频中抽取出关键帧数据；内容识别分析单元利用卷积神经网络训练样本图集生成特征识别模型，利用特征识别模型对待分析图像数据进行特征相似度分值评估，并进行目标区域计算，获取相应坐标的位置，并提取出视图像特征，从中选择相似度分值最高的一张图片作为标准图，再进行相似度分值评估，对特征图像进行分类；业务逻辑及展示单元对分析后的有害内容进行存储，并形成用户需要的业务逻辑通过网页展示出来。
一种基于样本特征检测互联网徽标内容方法系统

[发明专利]基于贝塔分布的概率预测方法、系统、终端、介质及应用-CN202310857293.4在审
发明人：罗琛;刘汪洋;廖伟;张立灿 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于机器学习、数据分析技术领域，公开了一种基于贝塔分布的概率预测方法、系统、终端、介质及应用。基于贝塔分布的概率预测系统包括：先验分布计算模块，用于利用多个阶段的历史样本数据使用多阶段迭代计算，估计得到样本的先验分布；概率预测计算模块，用于利用贝塔分布期望的公式并结合当前样本数据和专家预测数据，得到概率预测结果。本发明将历史样本数据的阶段性信息和当前概率预测计算阶段的专家预测数据纳入算法流程，使得预测结果更加科学和准确。本发明在贝塔分布的参数估计中引入置信水平超参数，并采用历史样本数据的多阶段性进行多轮迭代参数估计，使得先验和后验贝塔分布的参数估计具有可调参性，提升预测算法的适用性。
基于分布概率预测方法系统终端介质应用

[发明专利]一种GM调度策略的算子调度系统、方法及应用-CN202310732346.X在审
发明人：沈宜;贾宇;张佳帅;石恒;李佳宴 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明属于计算机科学与数据处理领域，公开了一种GM调度策略的算子调度系统、方法及应用。该系统包括：主调度器用于从整体上收集执行器节点的资源信息，并将资源分配给副调度器，同时负责最优调度策略的选择；副调度器用于从主调度器获取资源和最优调度策略，并将执行器节点的资源与具体任务进行配对；执行器用于副调度器对任务进行匹配后实现任务的计算。本发明可不考虑内存最小化指标而主要关注延迟时间指标，无论什么样的系统都可以通过设定得分权重x,y,z来适应不同情况；将资源管理和任务调度进行解耦，避免出现传统单体调度主节点负载过重的情况。实现了任务的调度策略选择，尽最大可能地利用节点闲置资源。
一种 gm 调度策略算子系统方法应用

[发明专利]一种基于注意力机制的深度特征融合视频拷贝检测方法-CN202010016290.4有效
发明人：贾宇;沈宜;董文杰;张家亮;曹亮 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/732 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的深度特征融合视频拷贝检测方法，包括：(1)对于视频数据抽取帧图像，然后利用不同的尺度构造图像金字塔；(2)以深度卷积神经网络模型为基础网络，并在该深度卷积神经网络模型的中间卷积层中加入注意力机制；(3)将帧图像和图像金字塔输入加入注意力机制的深度卷积神经网络模型，并通过拼接融合得到融合特征；(4)利用度量学习的方式训练深度卷积神经网络模型；(5)利用训练好的深度卷积神经网络模型，并通过相似度计算得到源视频数据。本发明利用注意力机制，以及全局特征和局部特征的融合，不仅可以解决传统图像处理方法效率低、精度低的问题，而且也能解决全局特征不能适应各种复杂变换的问题。
一种基于注意力机制深度特征融合视频拷贝检测方法

[发明专利]社交网络用户忠诚度分析方法、分析系统、计算机介质-CN202310520810.9在审
发明人：曹莉茹;贾宇;刘汪洋;黄音莅 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明属于用户忠诚分析领域，公开了社交网络用户忠诚度分析方法。包括以下步骤：提取社交网络中的成员行为数据以及成员之间的关系数据，建立带权有向多边图以表示动态发展的社交网络拓扑图；计算社交网络的每个节点处成员的社交网络忠诚度评价参数，根据成员之间的关系，即带权边的方向与权重，每个节点从邻居节点获取不同程度的忠诚度，并向邻居节点传播不同程度的忠诚度，最终计算得出每个成员的忠诚度。本发明基于网络拓扑结构的社交网络成员忠诚度分析方法，通过成员行为与成员在网络结构中的属性等多个维度，量化评价成员在社交网络中的行为忠诚，扩展了对社交网络进行用户画像的分析维度，弥补了社交网络成员忠诚度分析的空白。
社交网络用户忠诚度分析方法系统计算机介质

[发明专利]一种可增量学习的决策树生成方法、系统、设备及终端-CN202310514897.9在审
发明人：曹莉茹;刘汪洋;饶晓辉 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N5/01 文献下载
摘要：本发明属于数据处理技术领域，公开了一种可增量学习的决策树生成方法、系统、设备及终端，可增量学习的决策树生成方法包括：基于训练数据建立字典，记录训练数据集中各特征各属性值组合的样本信息，并构造用于记录所述数据在字典中索引值的目录，构建决策树模型；进行决策树模型训练，根据特征值组合统计需要更新的样本信息，更新字典与目录，更新决策树模型。本发明的可增量学习的决策树生成方法能够在多次更新数据集或引入大量新样本、引入新特征或类别、样本各特征的分布情况有较大改变的情况下，无需保存所有样本数据，更新的决策树与基于全部样本数据生成的决策树模型一致。
一种增量学习决策树生成方法系统设备终端

[发明专利]基于链接预测的商品推荐方法、装置及相关设备-CN202011487378.0有效
发明人：丁斯昊;石珺;李志鹏;廖勇;杨阳朝;黄晓明 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于链接预测的商品推荐方法，应用于链接预测技术领域，用于无法基于稀疏的标注信息的图数据集进行特征预测以及无法实现跨平台推荐的问题。本发明提供的方法包括：获取来自第一平台的第一图数据集和来自第二平台的第二图数据集；所述第一图数据集包括商品购买用户节点集合、商品节点集合及标注信息；根据所述标注信息获得每个商品购买用户节点的商品喜好度表示特征并传播到所述第一用户节点集合，并基于所述人际关系边连接关系传播到所述第二用户节点集合中的每个用户节点形成对应的商品购买倾向特征；根据所述商品喜好度表示特征与所述商品购买倾向特征获取商品推荐结果。
基于链接预测商品推荐方法装置相关设备

[发明专利]突发性话题传播规模预测方法、系统、处理终端、介质-CN202011628435.2有效
发明人：左媛;石珺;李志鹏;张斌;饶志宏;廖勇 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种突发性话题传播规模预测方法、系统、处理终端、介质，涉及社交网络信息处理技术领域。计算网络中消息总影响力；利用转发量作边构造“0”节点对用户转发关系网络进行补全，根据用户在转发网络的用户影响力排名分配影响力额度；同时基于用户影响力衰减机制，对突发性话题传播规模进行预测。本发明同时考虑消息和用户影响力的时间衰减机制，融合消息转发影响力和用户转发关系网络，利用用户影响力预测突发话题在下一个阶段的传播规模。本发明创新提出融合消息转发影响力和用户转发关系网络的突发性话题传播规模预测系统，该系统提出的方法可操作性强、数据获取便捷，能有效预测实际存在一定用户关系缺失的突发性话题数据规模。
突发性话题传播规模预测方法系统处理终端介质

[发明专利]中文媒体评论文本自动生成方法、系统、设备、客户端-CN202310089975.5在审
发明人：陈靖元;石珺;刘汪洋;廖伟;金平艳 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于舆情数据信息处理技术领域，公开了中文媒体评论文本自动生成方法、系统、设备、客户端。将NEZHA中文预训练模型对输入的贴文进行文本编码；通过束搜索解码生成多条评论；用户通过指定情感极性，使用情感分类器进行指定情感的评论取舍；并使用文本相似度计算算法计算每条评论和贴文之间的相关度，根据相关度值对生成的评论进行从高到低排序输出评论文本。本发明使用NEZHA中文语言预训练模型解决中文媒体评论文本自动生成算法中文本长度限制的问题。使用束搜索解码算法增加中文媒体评论文本自动生成领域所生成评论文本的多样性。本发明使用情感极性判定算法和文本相关度算法对所生成评论文本进行过滤和排序。
中文媒体评论文本自动生成方法系统设备客户端

[发明专利]基于机器阅读理解的中文评价词对抽取方法、系统、应用-CN202310122643.2在审
发明人：杨恒;廖伟;石珺;刘汪洋 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明属于语言信息处理技术领域，公开了基于机器阅读理解的中文评价词对抽取方法、系统、应用。基于机器阅读理解的中文评价词对抽取方法包括：对评论文本进行预处理，基于预处理后评论文本采用非限制抽取结合限制抽取的方式分别从评价对象到评价词的抽取方向上以及评价词到评价对象的抽取方向进行词对集的抽取；融合两个方向上的抽取的词对集得到中文评价词对抽取结果。本发明的基于机器阅读理解的中文评价词对抽取方法有效提升了实体和实体关系抽取的准确性，提升了中文评价词对抽取的效果，对于用户情感分析、辅助用户决策等相关任务具有重要意义。
基于机器阅读理解中文评价抽取方法系统应用

[发明专利]一种基于深度局部特征的视频拷贝检测方法-CN202010691138.6有效
发明人：贾宇;张家亮;董文杰;曹亮 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度局部特征的视频拷贝检测方法，包括：(1)对于视频数据抽取帧图像，然后利用不同的尺度构造图像金字塔；(2)构造深度卷积神经网络模型，用于从输入的图像金字塔中提取特征图，并对特征图进行特征融合得到融合特征图；(3)利用度量学习的方式训练所述深度卷积神经网络模型；(4)利用训练好的所述深度卷积神经网络模型从图像金字塔中提取融合特征图；(5)利用极大值抑制从融合特征图中提取出关键点，并根据关键点提取对应的局部特征；(6)根据局部特征进行视频拷贝检测。本发明不仅提取速度更快而且局部特征表征更强，由此，针对各种复杂变换的拷贝视频，局部特征能进行准确的检测，具有鲁棒性高的特。
一种基于深度局部特征视频拷贝检测方法

[发明专利]基于增强实体表示的智能社交对话方法、对话系统-CN202310145173.1在审
发明人：王佳纯;孙思宇;周勇林;曾曦 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明属于社交网络数据信息处理技术领域，公开了基于增强实体表示的智能社交对话方法、对话系统。服务器获取用户在社交平台前端界面输入的话语数据，经过模型处理后，返回系统生成的回复给用户；接收所述话语数据，利用对话生成模型通过查询检索到目标知识，并基于知识生成回复；利用多领域知识库以关系数据库的形式存储了多种类型知识的数据表。本发明提供一种基于增强实体表示的智能社交对话系统，能够理解用户的提问意图并从知识库中提取准确的信息，生成流利的回复，协助用户完成特定任务。该系统基于一种端到端的对话生成模型，能够解决传统管道式模型依赖大量人工标注、分成多个模块单独训练、难以适应新领域任务的问题。
基于增强实体表示智能社交对话方法系统

[发明专利]一种视频会议图像传输编码方法、系统及应用-CN202310146516.6在审
发明人：马军;庄祖江;杨捍;汪淼;郭先会 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：本发明属于图像识别技术领域，公开了一种视频会议图像传输编码方法、系统及应用。发送端和接收端模型初始化；发送端接收传输的图片流，进行特征提取，将图像信息转为低维的特征向量，并进行传输；接收端接收到对应的特征后进行图像的重建，并输出重建成功的图像流。本发明设计了多个不同作用的神经网络可以在输入到对图像进行高效的压缩编码，同时在接收端采用生成网络对图像进行了还原，在压缩率和传输图像质量之间取得了较好的平衡。本发明针对于目前传统图像编码传输方案，在低带宽场景下图像质量模糊的问题。采用多个特征提取模块对图像进行降维编码，降低传输成本，同时特定的生成网络将传输的特征进行复原获得较好的图像质量。
一种视频会议图像传输编码方法系统应用

[发明专利]一种用户分类的筛选方法-CN202111015189.8有效
发明人：丁建伟;郑雅琦;李欣泽;王泽珺;黄静;陈周国 -专利权人：中国电子科技集团公司第三十研究所;深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明提供一种用户分类的筛选方法，包括用户历史数据的处理步骤和用户新增数据的处理步骤；用户历史数据的处理步骤包括：获取用户历史数据；根据预设的分类规则引擎对用户历史数据组成的样本集群按照关键进行分类得到多个样本类群；用户新增数据的处理步骤包括：对每个样本类群的用户历史数据进行量化，得到每一个样本类群的类群特征信息，将每个样本类群的关键词和类群特征信息作为结构化数据；获取用户新增数据并提取用户新增数据的结构化数据，通过将用户新增数据的结构化数据与分类规则引擎中每一个样本类群的结构化数据进行匹配进行分类。本发明通过设置分类规则引擎有效合理地将全量用户进行分类，用户信息管理更加清晰高效，且使用方便。
一种用户分类筛选方法

[发明专利]一种事件网络热度预测方法、系统、设备、终端及介质-CN202210762595.9在审
发明人：单方明;石珺;李志鹏;杨阳朝;廖勇;沈宜 -专利权人： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于网络空间认知技术领域，公开了一种事件网络热度预测方法、系统、设备、终端及介质。获取社交平台事件相关话题的发帖、互动以及账户数据；计算舆情热度；对舆情时间序列数据进行单位根检验；经验模态分解；自回归模型预测；根据预测结果进行经验模态分解法重构。本发明采用的经验模态分解法(EMD)，解决了原始舆情序列不平稳的问题，结合单位根检验，避免了虚假回归问题对预测效果的影响，最大限度的满足了自回归模型(AR)对预测输入序列的要求，从而大幅提升预测的准确率，弥补了传统预测方法准确率过低、无实用价值的空白。
一种事件网络热度预测方法系统设备终端介质

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