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公开(公告)号：CN114764419B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202110001474.8
申请日：2021-01-04
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种家庭宽带用户的挖掘方法、装置及相关设备。所述方法包括：获取第一数据集，所述第一数据集包括多个用户对象对应的用户行为数据，所述用户行为数据用于表征用户进行通信业务的行为特征；对所述第一数据集进行识别，剔除目标用户对象对应的用户行为数据，获得第二数据集；所述目标用户对象用于表征非目标家庭宽带服务的潜在用户，所述第二数据集用于目标家庭宽带服务的潜在用户识别。由于将待识别的第一数据集中表征非目标家庭宽带服务的潜在用户对应的用户行为数据进行剔除，得到用于目标家庭宽带服务的潜在用户识别的第二数据集，这样可以避免用户使用场景的多样性导致潜在的家庭宽带用户预测的准确性较差。
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公开(公告)号：CN118827848A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311754808.4
申请日：2023-12-19
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04M1/72409
Abstract: 本申请实施例提供了一种辅助操作方法、辅助操作装置及存储介质，该方法包括：辅助操作装置确定终端设备接收到的操作指令；基于操作指令确定对应的辅助操作方式；其中，辅助操作方式包括引导提示方式，和/或，任务执行方式；基于辅助操作方式对终端设备执行相应操作，以完成对终端设备的辅助操作，无需对终端设备进行定制化开发或者通用设计，且无论是大众用户还是特殊用户，均可以基于辅助操作装置完成对终端设备的操作，进而可以在提高设备通用性的同时，提高设备的使用率。
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公开(公告)号：CN116910341A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211585181.X
申请日：2022-12-09
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/24
Abstract: 本申请公开了一种标签预测方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，以解决现有技术预测结果置信度较差的问题。该方法包括：获取待预测用户数据，待预测用户数据属于第一类用户数据；将待预测用户数据分别与预先获取的第二类用户数据中的各第二用户数据构成多个预测样本对；将多个预测样本对分别输入数据融合模型进行处理，得到各预测样本对的相似度，数据融合模型是利用训练样本集中的各样本对预先构建的初始数据融合模型进行训练得到的，训练样本集包括多个样本对，每个样本对包括两个不同类别的用户数据；基于各预测样本对的相似度和各第二用户数据的标签，确定待预测用户数据的标签。本申请实施例可提高标签预测结果的置信度。
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公开(公告)号：CN114723199A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110005362.X
申请日：2021-01-05
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种用户群组划分方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域。其中，所述用户群组划分方法包括：获取目标用户的M个用户特征信息；对每一个所述用户特征信息分别进行聚类划分，以使得每一个所述用户特征信息生成K个聚类簇；基于M个所述用户特征信息各自对应的K个聚类簇，生成预设数量的细分群，并对所述细分群进行初始层级判定；基于所述目标用户的用户特征信息，确定所述目标用户对应的目标细分群；获取所述用户特征信息对应的集成权重，基于所述集成权重及所述初始层级获取所述目标细分群的目标层级，基于所述目标层级确定所述目标用户的用户群组。本申请解决了相关技术中用户群组划分准确性较低的问题。
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公开(公告)号：CN114723094A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110005358.3
申请日：2021-01-05
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种市场决策系统、方法、电子设备及存储介质，属于人工智能领域。市场决策方法包括：市场信息输入步骤，被输入与市场、市场主体、市场主体的利益相关方有关的市场信息，并且被输入初始化的各市场主体的状态；规则知识库构建步骤，根据已知的市场场景，定义市场主体的动作，并对动作及结果进行赋值，根据已有的市场数据调整赋值而构建市场规则；环境参数输入步骤，被输入对市场的环境造成影响的因素和参数；市场策略训练步骤，根据输入的市场信息、调整后的市场规则以及因素和参数，使每个市场主体相互对抗，使用强化学习的方式训练出各主体的最优模型；以及结果记录步骤，记录市场主体的结果及/或路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114722266A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110001431.X
申请日：2021-01-04
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/02
Abstract: 本发明提供一种问卷推送方法、装置、电子设备及可读存储介质。包括：获取待推送用户的第一题库数据，第一题库数据包括多个问题题目和所述多个问题题目的历史答题信息，所述多个问题题目中每个问题题目的主题标签与问卷主题匹配；基于所述多个问题题目的历史答题信息，确定所述多个问题题目中每个问题题目针对所述待推送用户的推荐值；获取所述第一题库数据中候选问题题目的数据，以生成所述待推送用户的第二题库数据，所述候选问题题目为所述多个问题题目中针对所述待推送用户的推荐值大于第一阈值的问题题目，所述第二题库数据包括所述候选问题题目；基于所述第二题库数据向所述待推送用户进行问卷推送。本发明实施例能够提高问卷推送的效果。
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公开(公告)号：CN114764648A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110001490.7
申请日：2021-01-04
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种指标的预测方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及计算机技术领域，其中，指标的预测方法包括：获取目标用户的特征数据；基于所述特征数据生成至少一个第一组合数据，其中，一个所述第一组合数据包括所述特征数据和所述主观指标的一个预测值；将所述至少一个第一组合数据分别输入目标判别模型，得到所述目标判别模型输出的目标组合数据，其中，所述目标组合数据为所述至少一个第一组合数据中，所包括的特征数据和预测值相匹配的第一组合数据；基于所述目标组合数据中的所述预测值，确定所述目标用户的所述主观指标。本发明至少可以解决现有的主观指标的获取方法，存在的获取效果差的问题。
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公开(公告)号：CN114764419A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110001474.8
申请日：2021-01-04
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种家庭宽带用户的挖掘方法、装置及相关设备。所述方法包括：获取第一数据集，所述第一数据集包括多个用户对象对应的用户行为数据，所述用户行为数据用于表征用户进行通信业务的行为特征；对所述第一数据集进行识别，剔除目标用户对象对应的用户行为数据，获得第二数据集；所述目标用户对象用于表征非目标家庭宽带服务的潜在用户，所述第二数据集用于目标家庭宽带服务的潜在用户识别。由于将待识别的第一数据集中表征非目标家庭宽带服务的潜在用户对应的用户行为数据进行剔除，得到用于目标家庭宽带服务的潜在用户识别的第二数据集，这样可以避免用户使用场景的多样性导致潜在的家庭宽带用户预测的准确性较差。
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公开(公告)号：CN114723469A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110005346.0
申请日：2021-01-05
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种用户满意度预测与归因的方法、系统以及可读存储介质，属于人工智能领域。所述用户满意度预测与归因的方法包括：样本重抽样步骤，使用生成式对抗神经网络对已有样本进行重抽样，使其与目标分布一致；特征加工步骤，根据与目标分布一致的重抽样后的样本结合业务进行加工；用户满意度预测步骤，基于加工后的样本预测用户满意度，且识别出不满意的用户；用户群满意度归因步骤，得到不同用户群满意度的关键影响特征及影响程度；以及用户满意度归因步骤，基于不同用户群满意度的关键影响特征及影响程度，得到所述不满意的用户的关键影响特征及影响程度。
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公开(公告)号：CN119474515A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202311002313.6
申请日：2023-08-09
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0601
Abstract: 本实施例公开了一种推荐信息生成方法、装置、设备和介质，该推荐信息生成方法包括：获取待处理数据和营销场景信息；将待处理数据输入至神经网络中，利用神经网络对待处理数据进行处理，得到第一概率值、第二概率值和第三概率值中的至少两项；第一概率值表示待预测用户中每个用户更换产品的概率；第二概率值表示在假定第一用户更换产品的情况下，将当前使用的产品更换为第一产品的概率；第三概率值表示每个用户将当前使用的产品更换为第一产品的概率；在第一概率值、第二概率值和第三概率值的至少两项中选择与营销场景类型匹配的概率值；根据与营销场景类型匹配的概率值，生成产品推荐信息。
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