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公开(公告)号：CN108271157B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201611264652.1
申请日：2016-12-30
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团公司 , 中国移动通信集团福建有限公司
Abstract: 本发明公开了一种伪基站识别方法，包括：从Mc接口获取用户位置更新事件的位置更新参数；所述位置更新参数至少包含位置区码(LAC)及小区；基于预设规则，利用获取的至少一个用户的位置更新参数，确定出异常的当前小区；并获得异常小区的坐标信息；利用所述坐标信息、以及所述异常小区的权重，确定伪基站的坐标信息；所述异常小区的权重表征第一预设时间段内切换至所述异常小区的用户数。本发明同时还公开了一种伪基站识别装置。
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公开(公告)号：CN108376071B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201610994224.8
申请日：2016-11-11
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/955 , G06F8/53 , G06F8/70
Abstract: 本发明实施例公开了一种APP识别方法及系统，所述方法包括：所述系统对APP下载网站按照预设方式进行信息爬取，获取APP下载链接；所述系统根据所述APP下载链接，下载APP压缩包；所述系统采用反编译方式对APP压缩包进行解析，获取APP内部的URL数据，并建立APP与APP内部的URL数据之间的APP_URL对应关系；所述系统接收包含URL请求信息的用户数据，根据用户数据中的URL请求信息及所述APP与APP内部的URL数据之间的APP_URL对应关系，识别所述用户数据对应的APP，解决了用户APP识别中存在的效率低下、自动化难度大、识别不全面等问题。
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公开(公告)号：CN106997358A
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201610048001.2
申请日：2016-01-22
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供了一种信息推荐方法及装置，所述方法包括：记录用户的历史操作行为；根据所述历史操作行为，生成内容偏好标签；根据所述内容偏好标签，确定与目标用户满足预设相似度条件的近邻用户；获取所述近邻用户的历史操作行为数据；根据所述邻近用户的历史操作行为数据，向所述目标用户进行信息推荐。
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公开(公告)号：CN106919585A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201510991974.5
申请日：2015-12-24
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例公开了一种根据终端的统一资源定位符确定商品信息的方法，包括：利用网络爬虫技术获取至少一个电商的商品库，得到每个商品的商品信息；通过标签体系整合算法将所述每个商品的商品信息整合成自有商品库；接收终端发送来的包含有所述终端利用应用抓包技术获取所述终端上的应用所访问的统一资源定位符URL的网络封包；利用网络封包分析技术解析所述网络封包，得到所述URL的特征；在所述URL的特征与所述自有商品库的特征匹配时，在所述自有商品库中确定所述URL的特征所对应的商品的商品信息。本发明实施例还同时公开了一种根据终端的统一资源定位符确定商品信息的装置。
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公开(公告)号：CN109492788B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201710822564.7
申请日：2017-09-13
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明涉及通信领域，公开了预测人流量以及建立人流量预测模型的方法及相关设备。用于针对热点地区实现总人流量的准确预测。该方法为：确定目标区域和至少一个对目标区域总人流量有影响的参考区域，然后，基于移动数据获得至少一个参考区域在第一时刻的总人流量，并根据目标ARMA模型，对目标区域在未来的第二时刻的总人流量进行预测；其中，该目标ARMA模型是基于至少一个参考区域在各个历史时刻的总人流量，对目标区域在相应之后的历史时刻的总人流的影响而建立的。这样，可以根据参考区域的历史数据，对目标区域的未来时刻的总人流量进行准确预测，同时，有效解决了现有技术中存在的源数据覆盖狭隘以及数据采集设备维护成本高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109492788A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201710822564.7
申请日：2017-09-13
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明涉及通信领域，公开了预测人流量以及建立人流量预测模型的方法及相关设备。用于针对热点地区实现总人流量的准确预测。该方法为：确定目标区域和至少一个对目标区域总人流量有影响的参考区域，然后，基于移动数据获得至少一个参考区域在第一时刻的总人流量，并根据目标ARMA模型，对目标区域在未来的第二时刻的总人流量进行预测；其中，该目标ARMA模型是基于至少一个参考区域在各个历史时刻的总人流量，对目标区域在相应之后的历史时刻的总人流的影响而建立的。这样，可以根据参考区域的历史数据，对目标区域的未来时刻的总人流量进行准确预测，同时，有效解决了现有技术中存在的源数据覆盖狭隘以及数据采集设备维护成本高的问题。
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公开(公告)号：CN108574984A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201710142987.4
申请日：2017-03-10
Applicant: 中国移动通信集团上海有限公司 , 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明公开了一种定位方法及装置，用以解决现有定位技术中基站定位方式存在的定位精度较低的问题，以及MR定位方式和DPI定位方式存在的由于定位数据上报中断导致无法实现定位的问题。该方法为：实时采集各类定位数据；确定满足预设的定位条件的情况下，获取在设定时间范围内采集到的所有定位数据作为待处理数据；基于预先为各类定位数据分别设置的定位优先级，从待处理数据中选取当前定位优先级最高的一类定位数据进行定位，获取当前位置信息。通过实时采集各类定位数据，优先选取当前定位优先级最高的一类定位数据进行定位，尽可能地提高了定位精度，降低了由于数据上报中断导致定位失败的可能性，较好地解决了用户位置信息缺失的问题。
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公开(公告)号：CN108271157A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611264652.1
申请日：2016-12-30
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团公司 , 中国移动通信集团福建有限公司
CPC classification number: H04W12/12 , H04W64/003
Abstract: 本发明公开了一种伪基站识别方法，包括：从Mc接口获取用户位置更新事件的位置更新参数；所述位置更新参数至少包含位置区码(LAC)及小区；基于预设规则，利用获取的至少一个用户的位置更新参数，确定出异常的当前小区；并获得异常小区的坐标信息；利用所述坐标信息、以及所述异常小区的权重，确定伪基站的坐标信息；所述异常小区的权重表征第一预设时间段内切换至所述异常小区的用户数。本发明同时还公开了一种伪基站识别装置。
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公开(公告)号：CN108574984B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201710142987.4
申请日：2017-03-10
Applicant: 中国移动通信集团上海有限公司 , 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明公开了一种定位方法及装置，用以解决现有定位技术中基站定位方式存在的定位精度较低的问题，以及MR定位方式和DPI定位方式存在的由于定位数据上报中断导致无法实现定位的问题。该方法为：实时采集各类定位数据；确定满足预设的定位条件的情况下，获取在设定时间范围内采集到的所有定位数据作为待处理数据；基于预先为各类定位数据分别设置的定位优先级，从待处理数据中选取当前定位优先级最高的一类定位数据进行定位，获取当前位置信息。通过实时采集各类定位数据，优先选取当前定位优先级最高的一类定位数据进行定位，尽可能地提高了定位精度，降低了由于数据上报中断导致定位失败的可能性，较好地解决了用户位置信息缺失的问题。
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公开(公告)号：CN108376071A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201610994224.8
申请日：2016-11-11
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团公司
CPC classification number: G06F8/53 , G06F8/70 , G06F16/9566
Abstract: 本发明实施例公开了一种APP识别方法及系统，所述方法包括：所述系统对APP下载网站按照预设方式进行信息爬取，获取APP下载链接；所述系统根据所述APP下载链接，下载APP压缩包；所述系统采用反编译方式对APP压缩包进行解析，获取APP内部的URL数据，并建立APP与APP内部的URL数据之间的APP_URL对应关系；所述系统接收包含URL请求信息的用户数据，根据用户数据中的URL请求信息及所述APP与APP内部的URL数据之间的APP_URL对应关系，识别所述用户数据对应的APP，解决了用户APP识别中存在的效率低下、自动化难度大、识别不全面等问题。
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