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公开(公告)号：CN110399399A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201810360821.4
申请日：2018-04-20
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/00
Abstract: 本发明实施例提供一种用户分析的方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括获取预先构建的社交网络，所述社交网络包括多个节点和多条边；针对存在通话记录的两用户，根据两用户的通话总时长、通话频次和平均通话时长，计算两用户的边的权重；根据每一个用户所有边的权重，确定每一用户的第一网页排名PR值，每一第一PR值表示一个用户在社交网络中的重要程度；根据社交网络中的流动人口的占比、本地人口的占比、每一本地人口的第一PR值和每一个流动人口的第一PR值，分析该社交网络对社会的影响。所述方法通过构建社交网络，得到每个用户的第一PR值，并结合流动人口的因素，可准确的判断一个社交网络对于社会的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110517500B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201810487138.7
申请日：2018-05-21
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种人车关联处理方法及装置，方法包括：获取路面上各移动终端的第一定位信息和各路口的第二定位信息，计算得到各移动终端的对象间距离；对对象间距离进行聚类分析得到若干个移动终端类，并确定各移动终端类中的司机终端；根据第二定位信息以及各司机终端的第一定位信息，生成各车辆的行车轨迹；获取各路口拍摄的各车辆的车牌信息，结合行车轨迹对带有车牌信息的车辆进行关联，以完成人车关联。通过第一定位信息便于取证，通过采用聚类分析识别司机终端，实现车辆行为的智能分析，完成对可疑车辆、黑运营车辆等的判别；并通过匹配各路口拍摄各车辆的车牌信息并结合车辆的行车轨迹，能达到精确匹配，实现精准的人车关联。
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公开(公告)号：CN114726463B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110009014.X
申请日：2021-01-05
Applicant: 大唐移动通信设备有限公司 , 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: H04B17/391 , G06Q10/04 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于神经网络的移动通信用户时空分布预测方法及装置，获取在第一时段内各个子时段采集的栅格数据、以及外部指标数据，栅格数据包括栅格内地理指标数据和移动用户通信数据；将栅格数据和外部指标数据输入预先训练的预测模型，得到目标栅格在第一时段之后的预测时段内各个子时段的预测用户数目；其中，预测模型是根据预先采集的历史时段内各个子时段的样本栅格的栅格数据、外部指标数据训练的。提高移动通信用户分布预测的准确度。能够有效结合多种特征数据，可以涵盖各种复杂场景，提高移动通信用户分布预测的准确度，并且能够实现较高的模型复用性。
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公开(公告)号：CN110399399B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810360821.4
申请日：2018-04-20
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/00
Abstract: 本发明实施例提供一种用户分析的方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括获取预先构建的社交网络，所述社交网络包括多个节点和多条边；针对存在通话记录的两用户，根据两用户的通话总时长、通话频次和平均通话时长，计算两用户的边的权重；根据每一个用户所有边的权重，确定每一用户的第一网页排名PR值，每一第一PR值表示一个用户在社交网络中的重要程度；根据社交网络中的流动人口的占比、本地人口的占比、每一本地人口的第一PR值和每一个流动人口的第一PR值，分析该社交网络对社会的影响。所述方法通过构建社交网络，得到每个用户的第一PR值，并结合流动人口的因素，可准确的判断一个社交网络对于社会的影响。
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公开(公告)号：CN110517500A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201810487138.7
申请日：2018-05-21
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种人车关联处理方法及装置，方法包括：获取路面上各移动终端的第一定位信息和各路口的第二定位信息，计算得到各移动终端的对象间距离；对对象间距离进行聚类分析得到若干个移动终端类，并确定各移动终端类中的司机终端；根据第二定位信息以及各司机终端的第一定位信息，生成各车辆的行车轨迹；获取各路口拍摄的各车辆的车牌信息，结合行车轨迹对带有车牌信息的车辆进行关联，以完成人车关联。通过第一定位信息便于取证，通过采用聚类分析识别司机终端，实现车辆行为的智能分析，完成对可疑车辆、黑运营车辆等的判别；并通过匹配各路口拍摄各车辆的车牌信息并结合车辆的行车轨迹，能达到精确匹配，实现精准的人车关联。
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公开(公告)号：CN114726463A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110009014.X
申请日：2021-01-05
Applicant: 大唐移动通信设备有限公司 , 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: H04B17/391 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于神经网络的移动通信用户时空分布预测方法及装置，获取在第一时段内各个子时段采集的栅格数据、以及外部指标数据，栅格数据包括栅格内地理指标数据和移动用户通信数据；将栅格数据和外部指标数据输入预先训练的预测模型，得到目标栅格在第一时段之后的预测时段内各个子时段的预测用户数目；其中，预测模型是根据预先采集的历史时段内各个子时段的样本栅格的栅格数据、外部指标数据训练的。提高移动通信用户分布预测的准确度。能够有效结合多种特征数据，可以涵盖各种复杂场景，提高移动通信用户分布预测的准确度，并且能够实现较高的模型复用性。
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