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公开(公告)号：CN109978302A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201711458946.2
申请日：2017-12-28
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明公开了一种信用评分方法及设备，用于减小用户信用评分的主观性，提高用户信用评分的准确性。该方法包括：获取N个用户的N个数据样本；所述数据样本包括P个评价指标的数据，N、P为正整数；根据所述N个数据样本构建由目标层、准则层和方案层组成的基于层次分析法AHP架构的评分指标体系；所述目标层为用户信用的评分，所述准则层包括影响用户信用评分的M个要素，所述M个要素中的一个要素与所述方案层包括的至少一个评价指标相对应，其中，不同要素所对应的评价指标不同，M为正整数；通过分类算法计算每个要素所对应的至少一个评价指标中每一个评价指标的权重；根据每一个评价指标的权重以及评分指标体系对用户信用进行评分。
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公开(公告)号：CN113055208A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911377177.2
申请日：2019-12-27
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于迁移学习的信息识别模型的识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多个区域的业务数据；分别提取多个区域的业务数据中的第一特征信息；采用预设的特征提取分析模型提取多个区域的第一特征信息中相同的第二特征信息；基于多个区域中包括第二特征信息的业务数据进行训练得到共有参数；将共有参数迁移到区域的预设第二逻辑回归模型上，识别计算各区域的用户携出率。本发明实施例提供的基于迁移学习的信息识别模型的识别方法、装置、设备及存储介质，通过将通用的共有参数迁移至各区域的特征参数中，降低了各区域分别建立识别模型过程中的工作量及时长，提升了识别模型识别过程的精确度。
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公开(公告)号：CN113055208B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN201911377177.2
申请日：2019-12-27
Applicant: 中移信息技术有限公司(CN) , 中国移动通信集团有限公司(CN)
IPC: H04L41/147 , G06F17/18
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于迁移学习的信息识别模型的识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多个区域的业务数据；分别提取多个区域的业务数据中的第一特征信息；采用预设的特征提取分析模型提取多个区域的第一特征信息中相同的第二特征信息；基于多个区域中包括第二特征信息的业务数据进行训练得到共有参数；将共有参数迁移到区域的预设第二逻辑回归模型上，识别计算各区域的用户携出率。本发明实施例提供的基于迁移学习的信息识别模型的识别方法、装置、设备及存储介质，通过将通用的共有参数迁移至各区域的特征参数中，降低了各区域分别建立识别模型过程中的工作量及时长，提升了识别模型识别过程的精确度。
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公开(公告)号：CN117217780A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202210621908.9
申请日：2022-06-01
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/30 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供一种业务指标筛选方法及移动通信业务回退潜客识别方法，首先获取样本用户对应于目标业务的各业务指标的样本指标数据；然后基于各业务指标的样本指标数据，确定各业务指标的信息价值以及各业务指标之间的相关性；最后通过各业务指标的信息价值以及各业务指标之间的相关性，对各业务指标进行筛选。该方法不需要引入人工操作，相比于业务人员人工选取业务指标的方法，不仅可以实现对业务指标的准确筛选，使得保留下来的业务指标更加合理，也降低了业务指标的应用出现偏差的可能性。同时，还可以节约人力成本。
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