一种基于多视图学习的社会安全人物画像方法[发明专利]

专利名称:一种基于多视图学习的社会安全人物画像方法专利类型:发明专利
发明人:王中元,韩镇,唐雪华,何政
申请号:CN201910247073.3
申请日:20190329
公开号:CN110046657B
公开日:
20220614
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了一种基于多视图学习的社会安全人物画像方法,在多源身份大数据的社会安全应用中,完备的先验知识和标注样本均难以获得,本发明构建了基于部分领域知识、少量标注样本和大量未标注样本的多视图协同训练模型,实现身份属性到画像标签的准确映射。首先,通过标注样本数据集的三元空间视图分解,从三元空间身份属性中学习物理空间、社会空间、网络空间三个属性子视图及对应的权重;其次,通过三元空间多视图分类器对未标注样本进行画像标签分类,结合领域知识投票,产生可信的分类样本,添加到标注样本数据集,丰富标注样本。本发明在社会安全领域具有重要应用价值。
申请人:武汉大学深圳研究院,武汉大学
地址:518057 广东省深圳市南山高新区粤兴二道6号武汉大学深圳产研楼A302室
国籍:CN
代理机构:武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人:魏波

本文发布于:2024-09-22 01:20:14,感谢您对本站的认可!

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