公开(公告)号：CN110991711A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911135219.1

申请日：2019-11-19

Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司

Inventor： 王敬昌 ,  吴勇 ,  陈岭 ,  陈纬奇 ,  郑羽

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的多因素感知终端换机预测方法，首先采集终端属性以及相关的用户自然属性、通话行为数据、流量使用行为数据和历史换机记录，并进行预处理；其次进行编码得到用户自然属性编码和终端属性编码，根据用户历史换机记录和对应的终端属性编码构建用户历史换机信息编码，并构建用户通话、流量使用行为时序，进行粗化和归一化处理；提取用户通话、流量使用行为时序特征；最后将用户自然属性编码、历史换机信息编码、通话行为时序特征和流量使用行为时序特征拼接后送入全连接网络，预测用户是否会换机。本发明的预测方法，有利于运营商面向用户精准营销移动终端及其配套产品，从而提升移动终端销量、扩大市场规模。

公开(公告)号：CN110955828B

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN201911134269.8

申请日：2019-11-19

Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司

Inventor： 王敬昌 ,  陈岭 ,  陈纬奇 ,  郑羽 ,  杨乐 ,  周飞

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的多因素嵌入个性化套餐推荐方法，具体包括：首先数据采集并进行预处理；利用全连接层提取用户自然属性特征表示；其次，利用LSTM网络提取用户通话、流量使用和话费使用行为时序特征表示，将两者拼接，作为用户特征表示；利用全连接层提取套餐属性特征表示；将用户特征表示和套餐特征表示拼接后送入全连接网络，预测用户办理套餐的概率；计算目标用户办理所有套餐的概率，选取M个办理概率最高的套餐，作为该用户的套餐推荐列表。本发明基于深度神经网络实现多因素嵌入个性化套餐推荐方法，有利于运营商面向用户进行针对性的套餐推荐，从而有利于扩大市场规模，推广5G业务。

公开(公告)号：CN110955828A

公开(公告)日：2020-04-03

申请号：CN201911134269.8

申请日：2019-11-19

Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司

Inventor： 王敬昌 ,  陈岭 ,  陈纬奇 ,  郑羽 ,  杨乐 ,  周飞

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的多因素嵌入个性化套餐推荐方法，具体包括：首先数据采集并进行预处理；利用全连接层提取用户自然属性特征表示；其次，利用LSTM网络提取用户通话、流量使用和话费使用行为时序特征表示，将两者拼接，作为用户特征表示；利用全连接层提取套餐属性特征表示；将用户特征表示和套餐特征表示拼接后送入全连接网络，预测用户办理套餐的概率；计算目标用户办理所有套餐的概率，选取M个办理概率最高的套餐，作为该用户的套餐推荐列表。本发明基于深度神经网络实现多因素嵌入个性化套餐推荐方法，有利于运营商面向用户进行针对性的套餐推荐，从而有利于扩大市场规模，推广5G业务。

公开(公告)号：CN113516501A

公开(公告)日：2021-10-19

申请号：CN202110523619.0

申请日：2021-05-13

Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司

Inventor： 王敬昌 ,  陈岭 ,  吴勇 ,  郑羽 ,  彭依依 ,  宋朝都 ,  陈纬奇

IPC: G06Q30/02 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的用户通信行为预测方法和装置，包括：采集用户属性数据、用户行为数据、用户间通话数据，以及待预测行为数据，将用户属性数据和用户行为数据的编码信息作为节点属性，根据用户间通话数据构建节点之间连边信息，以形成用户通信社交图，待预测行为数据作为待预测行为标签；构建包含图神经网络和分类网络的用户通信行为模型，其中，图神经网络用于提取节点特征，分类网络用于基于节点特征进行用户通信行为预测，利用用户通信社交图和待预测行为标签优化用户通信行为模型参数；应用时，将待预测的用户通信社交图输入至参数优化后的用户通信行为模型，经计算得到用户通信行为预测结果。提升用户通信行为预测的准确性。