-
公开(公告)号：CN115081503A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110282943.8
申请日：2021-03-16
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供提升产品潜客识别率方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待识别产品数据集，对待识别产品数据集进行预处理，得到预处理数据集；采用预设聚类法对预处理数据集进行聚类处理，结合正负样本进行特征选择，得到特征选择数据集；将特征选择数据集分别输入Quest决策树、由第一超参数集合调制的XGBoost算法和由第二超参数集合调制的CART决策树进行训练，得到预测数据集模型；提取预测数据集模型中置信度最高预测记录，得到产品潜客预测结果。本发明通过采用三联算法Kn‑1对产品潜客识别率进行计算和预测，并通过超参数对组合算法进行约束和调优，实现高效率和高准确度的产品潜客识别率，较传统算法有显著的提升。
-
公开(公告)号：CN115048568A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110252256.1
申请日：2021-03-08
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F40/30 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种通信用户套餐推荐方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域，所述方法包括：获取用户样本信息；根据所述特征信息构建用户连接矩阵和用户度矩阵；对所述描述信息进行主题提取，得到对应的主题特征信息，并根据所述主题特征信息和所述特征信息，计算用户相似度矩阵；根据所述用户连接矩阵、所述用户度矩阵以及所述用户相似度矩阵，计算第二权重矩阵；根据所述特征信息构建用户套餐模型，并基于所述用户相似度矩阵、所述第二权重矩阵以及所述用户套餐模型，对目标用户进行套餐推荐。本发明可实现通信用户套餐的精准推荐，可有效地提升套餐推荐的效果。
-
公开(公告)号：CN115048464A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110251231.X
申请日：2021-03-08
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种用户操作行为数据的检测方法、装置及电子设备，属于计算机技术领域，所述方法包括：采集用户操作行为数据；对所述用户操作行为数据进行实体抽取，得到实体识别数据；对所述实体识别数据进行特征选择和特征降维，得到降维后的特征数据；对所述特征数据进行聚类分析，得到各种操作行为的归类数据；采用异常检测算法对所述归类数据进行数据分析，得到用户正常操作行为的正常数据与用户异常操作行为的异常数据。本发明通过对用户操作行为数据进行实体抽取、特征选择、特征降维、聚类分析以及异常检测算法分析，能够有效地检测出用户异常操作行为的异常数据。
-
公开(公告)号：CN112487295A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011403554.8
申请日：2020-12-04
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供了一种5G套餐推送方法、装置、电子设备及计算机存储介质。该5G套餐推送方法，包括：利用预设的多层级联分类器中的二分类模型确定5G套餐潜客；其中，多层级联分类器包括二分类模型和级联多分类器；针对5G套餐潜客，利用级联多分类器进行5G套餐推送。根据本申请实施例，能够更加准确地进行5G套餐推送。
-
公开(公告)号：CN112214675A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011117375.8
申请日：2020-10-19
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本申请实施例提供了一种用户购机的确定方法、装置、设备及计算机存储介质，方法包括：获取第一用户的目标特征数据；根据所述目标特征数据和预设的神经网络模型，得到第一概率值；所述神经网络模型为通过学习包含所述目标特征数据的样本与所述第一概率值的映射关系得到；在所述第一概率值大于或等于预设第一阈值的情况下，确定所述第一用户在目标时间段内购机。本申请实施例能够解决现有方案在确定用户是否会在目标时间段内购买新的移动通讯设备时准确度低的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104573839A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310478738.4
申请日：2013-10-14
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司
CPC classification number: G06Q10/087 , G06N3/126 , G06Q50/28
Abstract: 本发明公开了一种库存管理优化方法、装置和系统，其中，所述库存管理优化方法包括：设置各库存物料范围，根据所述各库存物料范围建立第一代种群；设置变异分箱维度；设置库存管理优化终止条件；根据所述第一代种群中的个体进行交叉繁殖，并在每代交叉繁殖结束后，按预设选取数量选取适应度最高的个体参与下一代繁殖；确定所述繁殖趋于局部收敛时，根据设置的变异分箱维度在每个变异分箱维度内随机选取个体作为变异个体，将所述变异个体与上一代个体交叉繁殖，并在所述繁殖满足库存管理优化终止条件时，优化终止。采用本发明的技术方案，能够在较短时间内获得库存的最优配置方案。
-
公开(公告)号：CN103167089A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201110422226.7
申请日：2011-12-15
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司
Abstract: 本发明公开一种移动终端及其通讯录的维护方法，该方法包括：发生通信行为时，确定通信的对端号码是常用联系人号码、且所述对端号码没有存储到移动终端的通讯录后，提示是否将该对端号码存储到移动终端的通讯录，确认将所述对端号码存储到移动终端的通讯录时，接收输入的所述对端号码的相关信息，并关联存储到移动终端的通讯录。根据本发明的技术方案，能够自动判断用户经常联系的对端号码，并在用户确认后将该对端号码自动加入移动终端的通讯录。
-
公开(公告)号：CN115048568B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202110252256.1
申请日：2021-03-08
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F40/30 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种通信用户套餐推荐方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域，所述方法包括：获取用户样本信息；根据所述特征信息构建用户连接矩阵和用户度矩阵；对所述描述信息进行主题提取，得到对应的主题特征信息，并根据所述主题特征信息和所述特征信息，计算用户相似度矩阵；根据所述用户连接矩阵、所述用户度矩阵以及所述用户相似度矩阵，计算第二权重矩阵；根据所述特征信息构建用户套餐模型，并基于所述用户相似度矩阵、所述第二权重矩阵以及所述用户套餐模型，对目标用户进行套餐推荐。本发明可实现通信用户套餐的精准推荐，可有效地提升套餐推荐的效果。
-
公开(公告)号：CN117556154A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311502019.1
申请日：2023-11-10
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9537 , H04W4/029 , H04L41/16 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于用户画像领域，公开了一种用户画像方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取用户的网络瞬时信息，所述网络瞬时信息包括POI点位移动轨迹信息、MME信令经纬度信息、瞬时通信流信息以及WIFI连接信息；基于所述网络瞬时信息确定瞬时亲密度网络；根据所述瞬时亲密度网络和预设画像预测图神经网络模型确定用户瞬时画像。由于本发明是根据用户的网络瞬时信息确定瞬时亲密度网络；根据瞬时亲密度网络和预设画像预测图神经网络模型确定用户瞬时画像。相对于现有的通过用户的离网、转网等信息确定用户画像的方式，本发明上述方式能够根据用户的多种瞬时网络信息进行用户画像，提高用户画像的准确性和时间精细度。
-
公开(公告)号：CN117290090A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311125403.4
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种节点协同资源分配方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据算力资源构建三级算力网络架构，并确定当前任务需求；根据当前任务需求从三级算力网络架构中选择目标算力网络；基于目标算力网络和当前任务需求确定预设资源分配模型对执行当前任务时延的筛选结果，并根据筛选结果选择对应的算力节点执行当前任务。本发明根据任务需求从三级算力网络中选择目标算力网络，并根据预设资源分配模型和当前任务需求对当前任务时延进行筛选，根据筛选结果从目标算力网络中选择算力节点执行当前任务，从而防止因主观对资源分配的评估和统筹带来的资源分配不均和网络任务运行的时延较长，通过节点间的协同配合进而提高对资源分配的效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
55
records
(took 0.071 seconds)
