一种高危流失用户的识别方法、装置及可读存储介质

    公开(公告)号:CN117056817A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311101901.5

    申请日:2023-08-29

    Abstract: 本发明提供一种高危流失用户的识别方法、装置及可读存储介质,该方法包括:根据用户业务数据构建图节点属性,并将图节点属性划分为K个类别;根据用户间的通话关系构建图的边;针对K个类别,根据所述图节点属性和边得到K个图;将所述K个图分别输入到K个图神经网络算法中,得到用户在每个类别的向量表征;根据用户在每个类别的向量表征通过注意力机制计算每个类别的向量表征对应的权重,并通过归一化指数函数softmax函数进行分类,得到高危流失用户名单。该方法、装置及可读存储介质能够解决现有的高危流失用户的识别方法由于无法充分挖掘用户之间的关系,存在识别准确率低的问题。

    携号转网用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116669013A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310641702.7

    申请日:2023-06-01

    Abstract: 本发明提供一种携号转网用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质,涉及无线通信技术领域。所述方法包括:构建不同时间段的用户关系图,其中,用户关系图包括图节点和连接边,图节点用于表示所属时间段的用户属性,连接边用于表示所属时间段内用户之间的通话关系;基于图卷积神经网络GCN和长短期记忆网络LSTM的组合,提取不同时间段的用户关系图中各用户的特征向量;将各用户的特征向量输入至分类模型,以识别出潜在的携号转网用户。以至少解决相关技术中存在的携号转网识别准确性低的问题。适应用户识别、用户行为预测等场景。

    一种目标基站的确定方法及装置

    公开(公告)号:CN114828124B

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202210524656.8

    申请日:2022-05-13

    Abstract: 本申请公开了一种目标基站的确定方法及装置,涉及通信技术领域。解决了现有技术中,终端在切换过程中确定目标基站时,根据基站信息或终端信息选择的目标基站可能无法保障移动终端在切换后具备良好的信号,以及无法在切换过程中为用户提供良好的使用体验的问题。具体方案为:首先,获取多个基站数据信息,以及与每个基站连接的终端连接信息;其次基于基站信息和终端连接信息,构建终端‑基站异构图并得到训练样本数据;接着根据终端‑基站异构图构建图神经网络模型;然后根据训练样本数据对图神经网络模型进行训练,得到训练后的图神经网络模型;最后采用训练后的图神经网络模型确定目标基站。

    图像重建方法、装置、计算机设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN115880382A

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202111154300.1

    申请日:2021-09-29

    Inventor: 刘腾飞 廖军 高伟

    Abstract: 本公开提供一种图像重建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,其中,所述方法包括:计算待重建图像的第一傅里叶频谱;以及,基于差分进化算法和混合输入输出算法对所述第一傅里叶频谱进行相位恢复,得到重建图像。本公开针对计算得到待重建图像的傅里叶频谱,引入具有全局优化能力的差分进化算法,同时利用混合输入输出HIO算法进行局部优化,恢复傅里叶频谱的相位信息,实现图像的重建,获得最优相位对应的重建图像,以至少解决目前仪器难以探测到傅里叶频谱的相位信息,所导致的无法利用傅里叶频谱直接进行逆傅里叶变换重建物体图像的问题。

    一种基于预训练的轻量化图卷积神经网络的推荐方法

    公开(公告)号:CN115880024A

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202211532515.7

    申请日:2022-11-29

    Abstract: 本发明公开一种基于预训练的图卷积神经网络的推荐方法,方法包括:构建异质图且使用元路径描述异质图的路径模式;基于元路径进行预训练,得到用户节点、物品节点的低维嵌入表示;以及将用户节点、物品节点的低维嵌入表示作为图卷积神经网络的初始化参数,在用户与物品的二分图上更新节点的低维嵌入表示,并将图卷积神经网络的每一层的嵌入向量进行加权求和得到节点最终的低维嵌入表示,通过用户与物品二者嵌入向量的内积来预测评分,根据评分来排序得到最终推荐结果。利用本发明的方法,能够产生适应于用户偏好的高质量推荐结果,避免过高的模型推理时延对用户体验造成不良影响,从而能够提升用户体验和流量转化率。

    图像重建方法和装置
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114581311A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202011387357.1

    申请日:2020-12-01

    Abstract: 本申请提供一种图像重建方法和装置,该方法包括:获取图像重建指令,根据LDR图像,获取LDR图像的边缘图像,将LDR图像输入至预先训练好的全局神经网络模型,获得LDR图像的中间图像,将LDR图像的边缘图像输入至预先训练好的边缘神经网络模型,获得LDR图像的中间边缘图像,将LDR图像的中间图像、LDR图像的中间边缘图像输入至预先训练好的融合神经网络模型,获得LDR图像对应的HDR图像。因此,能够根据单帧LDR图像重建出色彩鲜明、亮度信息丰富、纹理细节清晰的HDR图像。

    基于增强现实的服务提供方法、系统及电子设备

    公开(公告)号:CN114090713A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111388922.0

    申请日:2021-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于增强现实的服务提供方法、系统及电子设备,该方法包括:采集空间信息,构建与所述空间信息相对应的三维地图模型;确定所述三维地图模型中包含的可交互地图元素,针对所述可交互地图元素设置增强现实服务入口;在检测到通过所述增强现实服务入口触发的服务请求的情况下,展示与所述增强现实服务入口相对应的服务响应界面。该方式能够针对三维地图模型中的可交互地图元素设置增强现实服务入口,从而通过增强现实服务入口提供增强现实服务,从而实现了三维地图与增强现实技术的结合,能够为用户提供更加丰富多彩的服务内容。

    图增广方法、装置及介质
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117808720A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202410089928.5

    申请日:2024-01-22

    Abstract: 本公开提供图增广方法、装置及介质,涉及图数据处理技术领域,用于解决如何使增广获得的新图与原图具有相似的节点特征和图结构的问题,所述方法包括:GAN的生成器Gθ根据原图G生成新图#imgabs0#GAN的判别器Dφ判别G和#imgabs1#属于真实图或生成图的概率Dφ(G)和#imgabs2#GAN的优化器根据Dφ(G)和#imgabs3#获取对抗损失函数Ladv,根据G和#imgabs4#的节点特征和图结构获取特征结构损失函数Lfs,根据Ladv和Lfs获取双重损失函数Ldual,根据Ldual优化Gθ和Dφ,以获得优化后的GAN;利用优化后的GAN增广G。本公开通过在GAN的优化器中的双重损失函数控制GAN的优化,实现利用GAN生成的新图与原图之间的具有相似的节点特征和图结构。

    基站运维辅助方法、AR眼镜、后台服务器及存储介质

    公开(公告)号:CN113891375B

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202111249605.0

    申请日:2021-10-26

    Abstract: 本发明提供一种基站运维辅助方法、AR眼镜、后台服务器及存储介质,其中方法包括:AR眼镜端APP在运维人员登录成功后,使后台服务器自动定位当前基站的物理站址并根据当前基站的物理站址获取该基站的基础信息,将其返回给AR眼镜端APP;向后台服务器发送第一告警查询请求,以使后台服务器基于第一告警查询请求查询当前基站的告警信息并返回给AR眼镜端APP;AR眼镜端APP实时呈现当前基站的基础信息和告警信息。本发明提供的技术方案将当前基站的基础信息与告警信息直接呈现在运维人员佩戴的AR眼镜上,极大地提高了运维人员的工作效率,解决了目前运维工作中需依靠运维人员主观记忆或手工记录而导致易出错的问题。

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