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公开(公告)号：CN113055208A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911377177.2
申请日：2019-12-27
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于迁移学习的信息识别模型的识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多个区域的业务数据；分别提取多个区域的业务数据中的第一特征信息；采用预设的特征提取分析模型提取多个区域的第一特征信息中相同的第二特征信息；基于多个区域中包括第二特征信息的业务数据进行训练得到共有参数；将共有参数迁移到区域的预设第二逻辑回归模型上，识别计算各区域的用户携出率。本发明实施例提供的基于迁移学习的信息识别模型的识别方法、装置、设备及存储介质，通过将通用的共有参数迁移至各区域的特征参数中，降低了各区域分别建立识别模型过程中的工作量及时长，提升了识别模型识别过程的精确度。
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公开(公告)号：CN113052198A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911384128.1
申请日：2019-12-28
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取第一样本集中非数值型和/或离散型的字段数据；对字段数据进行降维，得到与第一样本集相关的边界样本集；根据第一样本集中每个样本的概率值，确定随机样本的至少一个近邻样本；基于至少一个近邻样本和边界样本集，生成包括少数类样本的第二样本集。能够解决在保证整体分类准确度稳定的前提下，提高少数类样本集分类的准确性的问题。
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公开(公告)号：CN112149880A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010910917.0
申请日：2020-09-02
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及大数据应用技术领域，公开了一种用户规模预测方法。本发明获取历史用户规模时序数据和内、外部因素时序数据，计算所述历史用户规模时序数据和所述内、外部因素时序数据的稀疏因果关系，根据所述稀疏因果关系建立用户规模预测模型，利用所述用户规模预测模型预测得到用户规模值。本发明还提出一种用户规模预测装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明分析时序数据之间的因果相关性，进而稀疏时序数据之间的因果关系，提高用户规模预测的准确率。
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