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公开(公告)号：CN117177184A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311412206.0
申请日：2023-10-30
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: H04W4/029 , G06N3/0442 , H04W4/20 , H04W64/00
Abstract: 本发明公开的一种基于手机信令的机场日活跃用户预测方法、系统和介质，其中方法包括：采集信令数据以获取手机用户的行动轨迹；基于所述信令数据得到不同目标区域的活跃用户数值，从而识别目标活跃用户，其中，所述目标活跃用户包括机场活跃用户；基于所述目标活跃用户输入到训练好的神经网络模型中测试得到日活跃用户预测数据，从而将所述日活跃用户预测数据输出给用户端，所述神经网络模型具体包括长短期记忆多变量时间序列模型。本发明采用长短期记忆多变量预测模型可以同时考虑多个相关变量，从而更好地捕捉到数据中的复杂关系，提升模型预测的准确性，更好的解决例如机场日活跃用户预测的实际问题。
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公开(公告)号：CN111436017B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN201811593501.X
申请日：2018-12-25
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
Abstract: 一种基于聚类算法的移动用户一人多卡识别方法，将城市区域划分为若干个网格，对同一网格区间，计算区间内包含的所有基站的平均经纬度，作为该网格的经纬度；对每个基站，计算其到各个网格之间的经纬度，将其归为某个网格区间，实现区间的重新划分；读取一对IMSI识别号，找到其所对应的网格经纬度，计算两两IMSI之间的距离；按照时间顺序将采集的原始信令数据转化为运行轨迹，按照距离信息确定IMSI之间的轨迹相似性；对位置及出现时间高度重叠的IMSI对，判断为同一轨迹，即一人多卡/机。
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公开(公告)号：CN116610821A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310897546.0
申请日：2023-07-21
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06Q10/067 , G06F16/35 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的企业风险分析方法、系统和存储介质，其中方法包括：获取企业数据信息；提取企业数据信息中的关键词；根据企业数据信息中的关键词，构建所述企业的知识图谱；将所述企业的知识图谱和预设企业风险图谱进行对比分析，得到第一相似值；判断所述第一相似值是否大于预设第一相似阈值，若是，得到所述企业存在风险信息；若否，确定所述企业不存在风险；将所述企业存在风险信息发送至预设管理终端以进行显示。本发明通过将企业数据信息中的关键词进行分类，构建多个知识图谱区域的知识图谱，通过计算知识图谱和预设企业风险图谱的第一相似值对企业风险进行判定，提高了企业风险分析的准确率。
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公开(公告)号：CN116567547A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310813565.0
申请日：2023-07-05
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: H04W4/029 , G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F16/9537 , H04W8/18
Abstract: 本发明公开的一种人口数据质量检验方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：采集用户信令数据，基于所述信令数据获取用户对应的行动轨迹数据；基于所述行动轨迹数据确定工作居住点，以筛选得到日稳定用户；基于所述日稳定用户结合预设的时间段统计自然月内对应的月稳定用户，其中，所述时间段基于用户输入数据动态变化；基于所述月稳定用户作为历史数据输入到灰色预测模型来进行预测得到当月的人口数据稳定数值。本发明通过规划求解修正异常值，可减少人为修正造成的主观误差，并且将新的修正值作为新原始序列不断地更新预测模型，从而提高人口数据质量预测的精度、保证数据检验的准确性。
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公开(公告)号：CN116561508A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310835961.3
申请日：2023-07-10
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: G06F17/18 , G06F16/215 , G06Q50/26 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了基于大数据的人口数据的离群点检测方法、系统和介质，其中方法包括：获取人口数据信息；根据人口数据信息，得到对应人口数据点的影响范围；将人口数据点的影响范围和预设人口数据点云的影响范围进行对比分析，得到第一重叠度；判断所述第一重叠度是否大于预设第一重叠度阈值，若是，则根据对应人口数据点的影响范围对预设人口数据点云的影响范围进行修订；若否，计算对应人口数据点到预设人口数据点云的影响范围的最小距离值；判断所述最小距离值是否大于预设距离阈值，若是，则将对应人口数据点设为离群点。本发明通过构建平面坐标点云图，对人口数据的影响范围显示清晰明了，提高了离群点检测的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115866547B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310180835.9
申请日：2023-03-01
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
Abstract: 本发明公开的一种基于信令数据的固定区域游客统计方法、系统和存储介质，其中方法包括：获取固定区域的边界数据，基于所述边界数据获取对应的目标基站；基于所述目标基站获取信令数据，从而基于信令数据获取所述目标基站内用户的轨迹数据；基于所述轨迹数据与所述边界数据做空间运算得到交集数量值，基于所述交集数量值进行阈值判断来得到所述固定区域内的游客数量，其中，当一所述交集数量值大于或者等于预设的阈值时，所述游客数量作加一运算；当一所述交集数量值小于预设的阈值时，所述游客数量不作运算。本发明通过信令数据统计固定区域的游客数量，覆盖面广，不受时间限制，不需要用户开启GPS，对应给定区域可以更准确统计游客数量。
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公开(公告)号：CN115866547A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310180835.9
申请日：2023-03-01
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
Abstract: 本发明公开的一种基于信令数据的固定区域游客统计方法、系统和存储介质，其中方法包括：获取固定区域的边界数据，基于所述边界数据获取对应的目标基站；基于所述目标基站获取信令数据，从而基于信令数据获取所述目标基站内用户的轨迹数据；基于所述轨迹数据与所述边界数据做空间运算得到交集数量值，基于所述交集数量值进行阈值判断来得到所述固定区域内的游客数量，其中，当一所述交集数量值大于或者等于预设的阈值时，所述游客数量作加一运算；当一所述交集数量值小于预设的阈值时，所述游客数量不作运算。本发明通过信令数据统计固定区域的游客数量，覆盖面广，不受时间限制，不需要用户开启GPS，对应给定区域可以更准确统计游客数量。
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公开(公告)号：CN115858816A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211680967.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开的一种面向公共安全领域的智能体认知图谱的构建方法和系统，其中方法包括：构建初始智能体认知图谱，其中，所述初始智能体认知图谱至少包括空间坐标系、虚拟现实场景以及多模态认知关系图谱；基于所述初始智能体认知图谱对公共安全领域数据进行多模态识别和认知抽取，其中，多模态识别方式至少包括图像分割、视频理解、音频识别以及自然语言处理，认知抽取方式至少包括实体抽取、实体消歧、实体属性抽取、实体关系抽取以及事件抽取；对公共安全领域抽取得到的多模态认知数据进行融合，其中，融合方式至少包括多模态实体链接和认知合并；根据公共安全领域预设的逻辑推理规则进行认知加工，以完成智能体认知图谱的构建。
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公开(公告)号：CN115409434B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211359377.7
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F16/215 , G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06F16/2458
Abstract: 本申请实施例提供了基于信令大数据的区域人口统计方法、系统及存储介质。该方法包括：获取预设时间段内区域内终端用户的信令数据信息集提取并清洗获得基站扇区动态轨迹画像并提取基站扇区覆盖标识数据结合信令响应时间数据处理获得扇区交集密度数据，再根据第二标识用户的扇区交集密度数据进行模型处理并聚合获得区域内栅格密度分布图转换获得人口密度分布情况；从而基于信令大数据对终端用户信令数据清洗处理获得扇区交集密度数据筛选用户并进行模型处理获得栅格密度分布数据进行聚合转换获得人口密度分布数据，实现根据信令数据进行用户扇区栅格轨迹驻停密度识别获得人口密度分布情况，实现对区域内人口常驻密度分布的精准统计。
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公开(公告)号：CN115238701B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211146784.X
申请日：2022-09-21
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供一种基于子词级别适应器的多领域命名实体识别方法和系统，所述方法包括：准备训练用的样本数据集，样本数据集的多个样本数据分别来源于CrossNER中的五个领域，对CrossNER的样本数据进行遍历，统计所有多义词，并进行修改样本数据集；构建基于子词级别适应器的实体标签预测模型；分析出基于子词级别适应器的实体标签预测模型的损失函数；通过样本数据集中的样本数据对实体标签预测模型进行训练，待训练结束后，得到优化后的实体标签预测模型；获取待处理数据并将其输入优化后的实体标签预测模型，预测得到实体标签。本发明基于子词级别适应器将CrossNER中五个不同领域的数据进行微调，节省了训练时间和资源占用，解决领域之间语义冲突问题。
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