基于事件隐式要素与显式联系的事件预测方法和装置

    公开(公告)号:CN113761337B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202011643504.7

    申请日:2020-12-31

    Abstract: 本发明提供一种基于事件隐式要素与显式联系的事件预测方法和装置,其中,方法包括:获取事件文本中的多个事件的事件要素;提取跨事件的事件要素之间的第一关系特征,所述第一关系特征用于表征跨事件的事件要素之间的语义联系特征;基于所述第一关系特征进行事件预测。在对事件进行预测时,加入跨事件的事件要素之间的第一关系特征,可以记录跨事件的事件要素之间的隐式联系,并且通过不同事件中的事件要素语义联系特征让不同的事件之间产生了联系,挖掘出了事件元组更深层次且更具有预测性的语义信息,不仅可以提升了事件预测的准确性,而且广泛适用于基于事件要素进行事件预测的方法中,通用性强。

    用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111861545B

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202010573448.8

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 本申请涉及一种用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:构建用户行为画像模型;生成用户行为特征向量和生成行为对象特征向量;计算分组判别结果与设定分组的分组误差,和,将用户行为特征向量和行为对象特征向量重构生成行为矩阵,并计算重构生成的行为矩阵为用户行为矩阵的生成概率;根据最小化模型方法,优化用户行为画像模型,更新用户行为画像模型参数;用户行为画像模型构建成功,向构建成功的用户行为画像模型输入用户行为数据,获得与用户行为数据对应的用户行为画像。用以解决现有的用户行为画像模型构建时更专注于用户的共性,难以获取具有个性化且可区分性的用户行为画像的问题。

    基于事件隐式要素与显式联系的事件预测方法和装置

    公开(公告)号:CN113761337A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202011643504.7

    申请日:2020-12-31

    Abstract: 本发明提供一种基于事件隐式要素与显式联系的事件预测方法和装置,其中,方法包括:获取事件文本中的多个事件的事件要素;提取跨事件的事件要素之间的第一关系特征,所述第一关系特征用于表征跨事件的事件要素之间的语义联系特征;基于所述第一关系特征进行事件预测。在对事件进行预测时,加入跨事件的事件要素之间的第一关系特征,可以记录跨事件的事件要素之间的隐式联系,并且通过不同事件中的事件要素语义联系特征让不同的事件之间产生了联系,挖掘出了事件元组更深层次且更具有预测性的语义信息,不仅可以提升了事件预测的准确性,而且广泛适用于基于事件要素进行事件预测的方法中,通用性强。

    用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111861545A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010573448.8

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 本申请涉及一种用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:构建用户行为画像模型;生成用户行为特征向量和生成行为对象特征向量;计算分组判别结果与设定分组的分组误差,和,将用户行为特征向量和行为对象特征向量重构生成行为矩阵,并计算重构生成的行为矩阵为用户行为矩阵的生成概率;根据最小化模型方法,优化用户行为画像模型,更新用户行为画像模型参数;用户行为画像模型构建成功,向构建成功的用户行为画像模型输入用户行为数据,获得与用户行为数据对应的用户行为画像。用以解决现有的用户行为画像模型构建时更专注于用户的共性,难以获取具有个性化且可区分性的用户行为画像的问题。

    一种周期性流量的在线多步异常检测方法及装置

    公开(公告)号:CN117221172A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311036540.0

    申请日:2023-08-16

    Abstract: 本申请公开了一种周期性流量的在线多步异常检测方法及装置,包括:获取正常流量的历史数据;为获取的正常流量的历史数据,确定历史数据的流量周期;获取当前新增流量数据,利用预设统计方法计算当前新增流量数据的正常值范围,并对比当前新增流量数据与所确定的流量周期,以确定当前新增流量数据是否在正常值范围内,若不在正常值范围内,则确定流量异常;在确定流量异常的情况下,判定异常流量的持续时间。本申请实施例的方法能够提前发现未来时刻流量是否异常、对异常流量提前干预并减小异常流量造成的损失提供数据支撑。

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