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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109328448B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201780036348.8
申请日：2017-06-08
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04L12/58
Abstract: 在示例实施例中，一种计算机实现的方法包括：从与电子邮件服务提供商相关联的消息获得标记，其中该标记指示针对每个消息IP已经接收到多少垃圾邮件消息和非垃圾邮件消息；从云服务提供商获得网络数据特征；将标记和网络数据特征提供到机器学习应用；生成预测模型，该预测模型表示用于确定网络数据特征的特定集合是否是垃圾邮件的算法；将预测模型应用于针对无标记消息的网络数据特征；以及生成预测模型的输出，该输出指示无标记消息是垃圾邮件的可能性。
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公开(公告)号：CN110741439A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201880039141.0
申请日：2018-05-23
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G16H20/30
Abstract: 一种方法包括从数据库访问第一变量与第二变量之间的相关性；针对相关性检索建议的用户行为修改的列表；从列表中选择用户行为修改；向计算机设备呈现所选择的用户行为修改；接收指示用户对用户行为修改的依从程度的依从数据；以及基于依从数据重新评估第一变量与第二变量之间的相关性。该方法可以改进变量之间的因果关系的确定，而不仅仅是相关性。该确定可以允许对个体的改进的推荐以实现期望的用户结果。
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公开(公告)号：CN109328448A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201780036348.8
申请日：2017-06-08
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04L12/58
Abstract: 在示例实施例中，一种计算机实现的方法包括：从与电子邮件服务提供商相关联的消息获得标记，其中该标记指示针对每个消息IP已经接收到多少垃圾邮件消息和非垃圾邮件消息；从云服务提供商获得网络数据特征；将标记和网络数据特征提供到机器学习应用；生成预测模型，该预测模型表示用于确定网络数据特征的特定集合是否是垃圾邮件的算法；将预测模型应用于针对无标记消息的网络数据特征；以及生成预测模型的输出，该输出指示无标记消息是垃圾邮件的可能性。
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公开(公告)号：CN107636621B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201680028265.X
申请日：2016-05-20
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 提供了一种用于标识数据中心中的异常资源使用的系统。在一些实施例中，该系统采用异常资源使用准则和多个资源中的每个资源的预测模型。对于数据中心的多个资源中的每个资源，该系统检索该资源在当前时间的当前资源使用数据和过去资源使用数据。该系统然后从该资源的过去资源使用数据中提取特征，使用该资源的预测模型、基于所提取的特征来预测当前时间的资源使用数据，并且确定所预测的资源使用数据与当前资源使用数据之间的误差。在确定资源的误差数据之后，该系统确定误差是否满足异常资源使用准则。如果满足，该系统指示资源使用异常已经发生。
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公开(公告)号：CN107636621A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201680028265.X
申请日：2016-05-20
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06F11/006 , G06F11/00 , G06F11/3051 , G06F11/3447 , G06F11/3452 , G06F2201/86 , G06N5/04 , G06N99/005
Abstract: 提供了一种用于标识数据中心中的异常资源使用的系统。在一些实施例中，该系统采用异常资源使用准则和多个资源中的每个资源的预测模型。对于数据中心的多个资源中的每个资源，该系统检索该资源在当前时间的当前资源使用数据和过去资源使用数据。该系统然后从该资源的过去资源使用数据中提取特征，使用该资源的预测模型、基于所提取的特征来预测当前时间的资源使用数据，并且确定所预测的资源使用数据与当前资源使用数据之间的误差。在确定资源的误差数据之后，该系统确定误差是否满足异常资源使用准则。如果满足，该系统指示资源使用异常已经发生。
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