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公开(公告)号：CN111131593A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811294711.9
申请日：2018-11-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: H04M1/663
Abstract: 本发明提出一种骚扰电话识别方法及其装置，其中骚扰电话识别方法，可以包括：用户将接收到的骚扰电话号码标记为骚扰电话；提取标记的骚扰电话的特征，建立分类模型，并且使用分类模型判定待识别的主叫号码是否是骚扰电话；在用户标记与分类模型同时判定待识别的主叫号码是骚扰电话时，则主叫号码被判定为骚扰电话号码；在用户标记或者分类模型判定待识别的主叫号码为骚扰电话时，则主叫号码被判定为疑似骚扰电话号码；在用户标记和分类模型均判定待识别的主叫号码为正常电话号码时，则主叫号码被判定为正常电话号码；将骚扰电话号码、疑似骚扰电话号码、正常电话号码以及对应的号码类别存储在数据库中。
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公开(公告)号：CN111126653A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811295960.X
申请日：2018-11-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种用户职住地预测方法、装置及存储介质，通过获取第一用户的定位基础数据，根据定位基础数据确定第一用户的驻留簇点，获取驻留簇点对应的网络连接特征数据，将网络连接特征数据输入到预先训练好的用户职住地预测模型中，得到第一用户职住地的预测结果。本发明提供的预测方法基于训练模型确定用户职住地，具有较高的预测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111126120A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811297076.X
申请日：2018-11-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种城市区域分类方法、装置、设备和介质，涉及现代城市管理领域。该方法包括：获取在目标地图区域发生的用户网络行为，和/或，目标地图区域的兴趣点类型；基于获取的在目标地图区域发生的用户网络行为，和/或，目标地图区域的POI类型，确定目标地图区域的分类。本发明实施例提供的一种城市区域分类方法、装置、设备和介质，实现了对城市区域的准确分类。
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公开(公告)号：CN111125272B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201811293495.6
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/29 , G06F16/9535 , G06V10/25
Abstract: 本发明实施例公开了一种区域特征获取方法、装置、计算机设备及介质。所述方法包括：从网络日志中提取至少一条用户互联网数据，每条用户互联网数据包括用户行为类型、用户行为内容、地理位置和时间戳；基于提取的至少一条用户互联网数据，分别针对至少一种用户行为，构建预先划分出的地理区域单元与该种用户行为对应的用户行为内容之间的二部图；根据构建的二部图，使用图嵌入算法得到地理区域单元的特征向量。该方法通过用户互联网行为数据来表达地理区域背后的隐含语义，得到地理区域的特征向量，能够精准的提取地理区域的特征，进而能够基于特征向量对地理区域进行分类等，解决城市管理、城市规划、商业选址等与区域相关的问题。
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公开(公告)号：CN111131593B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201811294711.9
申请日：2018-11-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: H04M1/663
Abstract: 本发明提出一种骚扰电话识别方法及其装置，其中骚扰电话识别方法，可以包括：用户将接收到的骚扰电话号码标记为骚扰电话；提取标记的骚扰电话的特征，建立分类模型，并且使用分类模型判定待识别的主叫号码是否是骚扰电话；在用户标记与分类模型同时判定待识别的主叫号码是骚扰电话时，则主叫号码被判定为骚扰电话号码；在用户标记或者分类模型判定待识别的主叫号码为骚扰电话时，则主叫号码被判定为疑似骚扰电话号码；在用户标记和分类模型均判定待识别的主叫号码为正常电话号码时，则主叫号码被判定为正常电话号码；将骚扰电话号码、疑似骚扰电话号码、正常电话号码以及对应的号码类别存储在数据库中。
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公开(公告)号：CN111125272A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811293495.6
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/29 , G06F16/9535 , G06K9/32
Abstract: 本发明实施例公开了一种区域特征获取方法、装置、计算机设备及介质。所述方法包括：从网络日志中提取至少一条用户互联网数据，每条用户互联网数据包括用户行为类型、用户行为内容、地理位置和时间戳；基于提取的至少一条用户互联网数据，分别针对至少一种用户行为，构建预先划分出的地理区域单元与该种用户行为对应的用户行为内容之间的二部图；根据构建的二部图，使用图嵌入算法得到地理区域单元的特征向量。该方法通过用户互联网行为数据来表达地理区域背后的隐含语义，得到地理区域的特征向量，能够精准的提取地理区域的特征，进而能够基于特征向量对地理区域进行分类等，解决城市管理、城市规划、商业选址等与区域相关的问题。
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公开(公告)号：CN110677309A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201810720281.6
申请日：2018-07-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种人群聚类方法及系统、终端以及计算机可读存储介质。该人群聚类方法包括：抽取用户的IP地址及基础数据；根据所述基础数据，对所述IP地址进行分类，形成不同的IP类型；根据所述IP地址所处的不同地域，将所述IP类型按地域进行区域划分，形成IP区域；基于所述IP区域，统计不同用户在所述IP区域上，间隔时间内，在相同IP地址上，共同出现的次数；以及根据出现次数，对用户进行聚类，得到聚类人群。通过本发明的人群聚类方法，可以通过用户的网络行为，得到大量特定场景的有效用户群体。
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