公开(公告)号：CN104967479A

公开(公告)日：2015-10-07

申请号：CN201510380044.6

申请日：2015-07-01

Applicant: 中国电信股份有限公司南京分公司

Inventor： 唐维东

IPC: H04B10/075

Abstract: 本发明公开了一种光纤断点检测仪，包括EPON分析仪、三通分光器和光纤跳线，所述EPON分析仪包括EPON OLT光模块和EPON ONU光模块；EPON OLT光模块通过光纤连接到三通分光器的第一端，EPON ONU光模块连接到三通分光器的第二端，所述光纤跳线的一端连接三通分光器的第三端，述光纤跳线的另一端连接被测光纤的末端；三通分光器用于将从被测光纤断点反射的光信号分为两束，一束向EPON OLT光模块方向传播，另一束向EPON ONU光模块方向传播。本发明还公开了相应的测试方法。本发明在现有EPON仪表上改造，结构简单，成本低，易操作，弥补了短距离光纤断点测试的技术空白。

公开(公告)号：CN117195045A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311134573.9

申请日：2023-09-04

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 卢瑾 ,  王欣刚 ,  陈于锋 ,  曹薇 ,  王昊 ,  唐维东 ,  刘子豪

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种网络障碍模型训练方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。该方法包括：获取障碍量数据集合，其中，障碍量数据集合包括多个障碍量数据，和每个障碍量数据对应的关联变量；识别关联变量的变量类型；根据变量类型对应的预设暂退算法，对障碍量数据集合中关联性低于预设关联阈值的关联变量进行暂退，确定训练数据集合，其中，预设暂退算法包括：基于皮尔逊系数的第一暂退算法和基于信息不确定系数的第二暂退算法，第一暂退算法与数值变量对应，第二暂退算法与数值变量对应；使用训练数据集合训练故障预测模型，其中，故障预测模型用于根据关联变量进行障碍量数据的预测。本发明解决了现有网络障碍的预测准确率低的技术问题。

公开(公告)号：CN115081501A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202110274892.4

申请日：2021-03-15

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 唐维东

IPC: G06K9/62 ,  G06N20/10 ,  G06Q30/02

Abstract: 本公开提供一种用户分类方法、级联的用户分类模型及设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：通过未被历史营销的第一用户数据训练第一预测模型，通过被历史营销的第二用户数据训练第二预测模型；根据第一用户数据和第二用户数据确定组合数据；将组合数据分别输入训练后的第一预测模型、第二预测模型分别得到第一订购概率和第二订购概率；根据第一订购概率和第二订购概率确定交互变量，根据交互变量和组合数据确定第三预测模型的样本数据；基于训练后的第一预测模型、第二预测模型和第三预测模型对目标用户的用户数据进行预测得到预测结果，包括未经营销不订购且经过营销便订购的类型。本方案能够有效提升营销转换率。

公开(公告)号：CN115081501B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202110274892.4

申请日：2021-03-15

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 唐维东

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/15 ,  G06N5/01 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q30/0203

Abstract: 本公开提供一种用户分类方法、级联的用户分类模型及设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：通过未被历史营销的第一用户数据训练第一预测模型，通过被历史营销的第二用户数据训练第二预测模型；根据第一用户数据和第二用户数据确定组合数据；将组合数据分别输入训练后的第一预测模型、第二预测模型分别得到第一订购概率和第二订购概率；根据第一订购概率和第二订购概率确定交互变量，根据交互变量和组合数据确定第三预测模型的样本数据；基于训练后的第一预测模型、第二预测模型和第三预测模型对目标用户的用户数据进行预测得到预测结果，包括未经营销不订购且经过营销便订购的类型。本方案能够有效提升营销转换率。

公开(公告)号：CN107818376A

公开(公告)日：2018-03-20

申请号：CN201610818511.3

申请日：2016-09-13

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 唐维东

IPC: G06Q10/04 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/627

Abstract: 本发明公开了一种用户流失预测方法和装置，涉及数据处理领域。其中的用户流失预测方法包括：对用户数据进行分类，用户数据被标记为已流失用户和未流失用户；从用户数据的各个类别中分别抽取部分用户数据；根据抽取的用户数据的特征训练分类模型，获得分类器；采用分类器预测待测用户是否会流失。通过采用对用户数据分类，再从各个类别中分别抽取部分数据，以训练用于预测用户是否会流失的分类模型，可以使用于训练分类模型的数据能够充分体现原始用户数据的特点，从而能够更准确地预测用户是否会流失。