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公开(公告)号：CN111931035B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201910395544.5
申请日：2019-05-13
Applicant: 中国移动通信集团湖北有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0601 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例涉及机器学习技术领域，公开了一种业务推荐方法、装置和设备，所述方法包括：获取目标用户的业务内容矩阵、用户评分矩阵和用户通话关系邻接矩阵；根据所述业务内容矩阵、用户评分矩阵和用户通话关系邻接矩阵，通过神经网络生成业务隐因子特征矩阵、用户隐因子特征矩阵和通话关系隐因子特征矩阵；根据所述业务隐因子特征矩阵、用户隐因子特征矩阵和通话关系隐因子特征矩阵进行业务推荐。通过上述方式，本发明实施例大大提高了业务推荐效率、降低了误差，提升了业务推荐和业务预测的精度。(56)对比文件Sheng Li 等.Deep CollaborativeFiltering via Marginalized DenoisingAuto-encoder《.CIKM '15: Proceedings ofthe 24th ACM International on Conferenceon Information and Knowledge Management》.2015,811–820.陈茹茹.基于数据挖掘的移动互联网业务推荐模型研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2015,(第04期),I138-1292.黄立威 等.基于深度学习的推荐系统研究综述《.计算机学报》.2018,41(07),1619-1647.周洋 等.基于栈式降噪自编码器的协同过滤算法《.计算机应用研究》.2017,34(08),2336-2339.
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公开(公告)号：CN118157880A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202211558232.X
申请日：2022-12-06
Applicant: 中国移动通信集团湖北有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种数据安全风险监测的方法、装置、电子设备和存储介质，涉及数据安全领域。该方法包括在对业务系统间的数据流量进行监测和识别前，可以获取业务系统间的数据流量，并分析出业务系统间的数据流量的第一特征信息，根据数据流量的第一特征信息进一步分析数据流量的目标特征信息，在确定目标特征信息后，将数据流量所确定的目标特征信息与数据流事件模型对应的规则进行匹配，在数据流量的目标特征信息与数据流事件模型对应的规则不匹配的情况下，会向用户设备发送数据流量对应的数据流事件的提示信息，能够识别数据在业务系统间的异常流动情况，以提高系统的数据安全风险识别性能。
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公开(公告)号：CN111931035A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201910395544.5
申请日：2019-05-13
Applicant: 中国移动通信集团湖北有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例涉及机器学习技术领域，公开了一种业务推荐方法、装置和设备，所述方法包括：获取目标用户的业务内容矩阵、用户评分矩阵和用户通话关系邻接矩阵；根据所述业务内容矩阵、用户评分矩阵和用户通话关系邻接矩阵，通过神经网络生成业务隐因子特征矩阵、用户隐因子特征矩阵和通话关系隐因子特征矩阵；根据所述业务隐因子特征矩阵、用户隐因子特征矩阵和通话关系隐因子特征矩阵进行业务推荐。通过上述方式，本发明实施例大大提高了业务推荐效率、降低了误差，提升了业务推荐和业务预测的精度。
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公开(公告)号：CN107357943A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201610304805.4
申请日：2016-05-10
Applicant: 中国移动通信集团湖北有限公司
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据模糊化方法，所述方法包括：对待处理的数据进行数据分析，确定数据分布特征；根据所述数据分布特征，确定数据离散点并生成离散模型；根据所述离散模型对所述待处理的数据进行模糊化处理。本发明实施例还公开一种数据模糊化装置。
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公开(公告)号：CN104933080B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201410108593.3
申请日：2014-03-21
Applicant: 中国移动通信集团湖北有限公司
Inventor： 颜海涛
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种确定异常数据的方法，包括：根据对多维数据集的各个维度进行遍历后得到的遍历结果，将所述多维数据集分成N个与所述多维数据集维度相同的最小数据单元，并计算所有所述最小数据单元对应的空间距离值；根据所述空间距离值确定疑似异常数据集；在所述疑似异常数据集中选取一个疑似异常最小数据单元，按照维度组合递归的方法，将所述疑似异常最小数据单元、与所述疑似异常最小数据单元相邻的最小数据单元组合成疑似异常数据子集，并计算所述疑似异常数据子集中的疑似异常数据单元的空间距离差值，进而确定所述疑似异常数据子集中的疑似异常数据单元是否为异常数据单元。本发明还公开了一种确定异常数据的装置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109992404B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201711494651.0
申请日：2017-12-31
Applicant: 中国移动通信集团湖北有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于神经网络算法的集群计算资源调度方法、装置、设备及介质，该方法包括：提交任务；预处理任务，获取预处理信息；提取数据特征、任务特征、集群计算资源特征；运用神经网络算法计算预处理信息、数据特征、任务特征和集群计算资源特征，生成资源分配信息；根据资源分配信息运行任务，获取任务资源监控，日志特征提取，准确率验证；根据任务资源监控，日志特征提取，准确率验证训练神经网络模型；再次提交任务，多次重复以上操作，经训练后的神经网络模型计算后输出最终的集群计算资源调度方案。本发明实施例实现智能化、自动化的方法，提高了设备利用率和数据分析效率，降低了数据中心的能源消耗。
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公开(公告)号：CN109992404A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201711494651.0
申请日：2017-12-31
Applicant: 中国移动通信集团湖北有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于神经网络算法的集群计算资源调度方法、装置、设备及介质，该方法包括：提交任务；预处理任务，获取预处理信息；提取数据特征、任务特征、集群计算资源特征；运用神经网络算法计算预处理信息、数据特征、任务特征和集群计算资源特征，生成资源分配信息；根据资源分配信息运行任务，获取任务资源监控，日志特征提取，准确率验证；根据任务资源监控，日志特征提取，准确率验证训练神经网络模型；再次提交任务，多次重复以上操作，经训练后的神经网络模型计算后输出最终的集群计算资源调度方案。本发明实施例实现智能化、自动化的方法，提高了设备利用率和数据分析效率，降低了数据中心的能源消耗。
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公开(公告)号：CN104933080A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201410108593.3
申请日：2014-03-21
Applicant: 中国移动通信集团湖北有限公司
Inventor： 颜海涛
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种确定异常数据的方法，包括：根据对多维数据集的各个维度进行遍历后得到的遍历结果，将所述多维数据集分成N个与所述多维数据集维度相同的最小数据单元，并计算所有所述最小数据单元对应的空间距离值；根据所述空间距离值确定疑似异常数据集；在所述疑似异常数据集中选取一个疑似异常最小数据单元，按照维度组合递归的方法，将所述疑似异常最小数据单元、与所述疑似异常最小数据单元相邻的最小数据单元组合成疑似异常数据子集，并计算所述疑似异常数据子集中的疑似异常数据单元的空间距离差值，进而确定所述疑似异常数据子集中的疑似异常数据单元是否为异常数据单元。本发明还公开了一种确定异常数据的装置。
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公开(公告)号：CN109995712B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201711484285.0
申请日：2017-12-29
Applicant: 中国移动通信集团湖北有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明提供一种数据加解密方法、装置、设备和介质。该加解密方法包括接收数据请求方提供的动态密钥，所述动态密钥由密钥管理方基于加解密策略生成；利用自定义函数对所述动态密钥进行解密，获取所述加解密策略；及基于所述加解密策略，校验所述数据请求方的数据访问权限。根据本发明的技术方案，能够保证了不对应用和用户暴露最终的数据加解密密钥，同时通过动态密钥的加解密授权可以做更精细的控制。
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公开(公告)号：CN107844848B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201610835257.8
申请日：2016-09-20
Applicant: 中国移动通信集团湖北有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明实施例公开了一种区域人流量预测方法，所述方法包括：按照预定规则对预定区域历史N天内的所有人流量数据进行分类，形成至少两类历史人流量数据；对每类所述历史人流量数据分别采用相同模型训练得到各自对应的预测模型系数；根据每类所述历史人流量数据各自对应的所述预测模型系数，预测所述预定区域未来时刻的人流量。本发明实施例同时公开了一种区域人流量预测系统。
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