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互联网文本内容主题概念漂移检测系统
成果描述：互联网文本内容主题 概念漂移检测系统， 通过分析数据集中的 所有文档数据的潜在 语义关系，提取出它 们之间的潜在语义主 题标示，通过评估参 数的方法，将生成的 主题时序关系用数据 的形式表示出来，并 以此为依据主动发现 待预测数据集中主题 的转变与转化现象， 并提供给用户这一主 题转移过程。市场前景分析：点。基于这些特点， 流数据的处理和分析 面临巨大的挑战，是 当前数据挖掘领域研 究的热点。 分类是数据挖掘领域 的重要课题，当前流 数据分类问题面临的 主要挑战之一就是概 念漂移问题，即数据 中学习的概念（从属 性到类别的映射）是 随时变化的。 通过对互联网中文本 内容的主题概念漂移 进行检测，对于正确 分类互联网文本等方 面具有重要的意义。与同类成果相比的优势分析：能够将生成的主题时 序关系用数据的形式 表示出来，方便用户 查看； 可以动态调整评估参 数，以实现对不同数 据集的自适应性分析； 可以将评估参数值与 发生概念漂移的主题 中心相关联，主动探 测出主题发生变化的 过程。
电子科技大学
2021-04-10
互联网文本内容主题概念漂移检测系统
互联网文本内容主题 概念漂移检测系统， 通过分析数据集中的 所有文档数据的潜在 语义关系，提取出它 们之间的潜在语义主 题标示，通过评估参 数的方法，将生成的 主题时序关系用数据 的形式表示出来，并 以此为依据主动发现 待预测数据集中主题 的转变与转化现象， 并提供给用户这一主 题转移过程。
电子科技大学
2015-02-12
基于自适应抽样的视频内容检测方法与系统
本发明公开了一种视频内容检测方法与系统，所述方法包括：建立训练图集，根据所述训练图集训练得到图像分类器，对待检测视频进行解码，以生成图像序列，基于自适应抽样方法，利用所述图像分类器对所述生成的图像序列进行抽样检测，根据所述图像分类器对所述图像序列抽样检测的结果，判断所述待检测视频是否为不良视频。通过本发明技术方案，采用动态的自适应抽样方法，对视频的内容检测的时候，在检测准确率和检测效率上到达了良好的平衡，在保证检测准确率的同时通过减少抽样帧的数目提高了检测效率，能够取得快速检测的有益效果。
华中科技大学
2021-04-11
多属性文本自适应标注系统
成果描述：多属性文本自适应系 统主要实现对每个未 知属性的通信实体进 行属性标注的功能。 主要分为两个过程， 即训练过程和预测过 程。 在训练过程中，系统 根据用户提供的已经 具有属性的数据集、 用户选择的分类算法 所对应的参数进行训 练，得到训练模型。 在预测过程中，系统 根据用户选择的训练 模型对未知属性的数 据集中的每个实体进 行属性标注，并得到 标注过属性的数据集 。（注：在训练过程 中，用户可以使用在 训练数据集上进行交 叉验证的方法获得在 固定参数和分类算法 下模型对未知样本预 测的性能的大致估计 。）市场前景分析：随着互联网的迅速发 展，Web页面上的信 息量呈指数级急剧增 长，如何快速、准确 地从海量数据中抽取 出用户真正需要的信 息已经成为互联网对 科研工作者提出的严 峻挑战。 属性标注能够将网页 非结构化文本内容转 化为结构化的属性数 据，方便用户查询和 进一步分析使用；其 作为信息抽取的关键 一步，对提高信息抽 取的性能方面也具有 重要意义。与同类成果相比的优势分析：包括训练和预测两个 过程，实现对不同数 据集的自适应性属性 标注； 特征选择功能，可以 在训练模型时，选择 出对区分数据类别更 有用的特征词，这样 ，可以降低实体所对 应属性的维度，从而 ，减少占用的内容空 间，提高计算效率； 交叉验证功能，帮助 我们在训练阶段，就 可以了解参数和算法 的选择，对属性标注 时准确性的影响； 生成报告功能，可以 在训练阶段的交叉验 证结束后，产生一个 训练阶段的报告，帮 助用户更好地记录实 验数据、参数、时间 和准确性等信息； 评估功能，比较模型 标注结果与样本真实 标签的一致性、差异 性，以评价一个模型 的好坏。
电子科技大学
2021-04-10
多属性文本自适应标注系统
多属性文本自适应系统主要实现对每个未知属性的通信实体进行属性标注的功能。 主要分为两个过程， 即训练过程和预测过 程。 在训练过程中，系统 根据用户提供的已经 具有属性的数据集、 用户选择的分类算法 所对应的参数进行训 练，得到训练模型。 在预测过程中，系统 根据用户选择的训练 模型对未知属性的数 据集中的每个实体进 行属性标注，并得到 标注过属性的数据集 。（注：在训练过程 中，用户可以使用在 训练数据集上进行交 叉验证的方法获得在 固定参数和分类算法 下模型对未知样本预 测的性能的大致估计 。）
电子科技大学
2015-02-12
移动应用有害内容监测系统
小试阶段/n移动应用有害内容监测系统主要包括：爬行器与应用库、应用监测 调度引擎、应用分析引擎、敏感内容检测、应用监测结果报告。本系统 能通过爬虫进行海量应用的爬取，并进行永久性存储，通过应用调度引 擎分配应用分析任务，利用应用分析引擎提取应用内容，再通过敏感内 容检测模块进行敏感内容的检测，最后生成应用检测结果报告，排查出 发布敏感信息的有害软件。 当前有几百个移动应用市场，管理着约 300 万款不同的应用，移动 应用市场为监管应用内容，需要投入巨大的人力、物力，约 30%的应用使 用移动应用有害
华中科技大学
2021-01-12
一种基于全卷积网络的多方向文本检测方法
本发明公开了一种基于全卷积网络的多方向文本检测方法，首先获取训练数据集中的文本块，并训练全卷积网络模型；然后利用训练好的全卷积网络模型对测试数据集中的图片进行检测，获取文本块；然后提取文本块的字符成分，并根据字符成分的位置信息估算图像中的候选文本条位置；最后训练针对文本条中字符成分的全卷积网络模型，利用训练好的模型对候选文本条进行检测，获取其中的字符成分，根据字符成分过滤掉不需要的文本条，得到图像中文本条的位置。本发明方法文本检测方法检测率高，且能够克服光照、遮挡、模糊等不利因素的影响。
华中科技大学
2021-04-11
未来网络媒体内容分发系统
项目简介 随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN 已经得到广泛应用。按照CISCO 预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体 CDN 技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。应用范围 随着互联网流量的剧增，以及对网络视频质量要求的增加，内容分发网络的需求越来越大。按照CISCO预测，内容分发市场增长率将超过30%，具有广阔的市场前景。项目阶段 目前本项目已经完成了原型系统的开发，正处于产品化阶段。知识产权 北京大学网络视频实验室在承担国家863项目“未来网络体系架构和创新环境”基础上，重点研究了内容中心网络的命名方式、内容寻址机制和缓存路由协议，提出了命名内容查找协议NCR、期望最优路由协议ESP，并在INFOCOM、 SIGCOMM、CFI发表多篇论文，申请发明专利多项。合作方式 技术转让、技术许可、合作开发。
北京大学
2021-04-11
未来网络媒体内容分发系统
随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN已经得到广泛应用。按照CISCO预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体CDN技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。
北京大学
2021-02-01
未来网络媒体内容分发系统
随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN已经得到广泛应用。按照CISCO预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。
未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体CDN技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。
北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。
北京大学
2021-04-11