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公开(公告)号：CN115705249A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110943135.1
申请日：2021-08-17
Applicant: 中国移动通信集团辽宁有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 杨猛
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及介质。该方法包括：接收第二节点发送的多个计算终端的第一行为数据值和第二行为数据值，第一行为数据值是多个计算终端在当前时刻的行为数据值，第二行为数据值是多个计算终端在预设时间段内的行为数据值；基于第一行为数据值和第二行为数据值，过滤第一行为数据值中满足预设条件的行为数据值，得到过滤后的第一行为数据值；基于过滤后的第一行为数据值和第二行为数据值，确定每一计算终端的总行为数据值；向第二节点发送总行为数据值，以用于第二节点向多个计算终端发送总行为数据值。根据本申请实施例，提高了总行为数据值的准确性。
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公开(公告)号：CN115705248A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110941677.5
申请日：2021-08-17
Applicant: 中国移动通信集团辽宁有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 杨猛
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及介质。该方法包括：接收多个计算终端分别发送的第一行为数据值；在第一预设时间内未接收到多个计算终端中第一计算终端发送的第一目标行为数据值情况下，分别向第一计算终端和第二计算终端发送第一计算指令；在第二预设时间内未接收到第一目标行为数据值的情况下，基于接收到的第二计算终端发送的第一行为数据值确定每一计算终端的总行为数据值，以及向第一计算终端发送第二计算指令；向多个计算终端发送第三计算指令，以及每一计算终端的总行为数据值。根据本申请实施例，减少了计算资源的浪费。
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公开(公告)号：CN115578113A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110680678.9
申请日：2021-06-18
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明提供一种潜在宽带目标用户识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：确定目标用户群，并对其进行划分，得到n份用户数据；将n份用户数据输入至潜在用户识别模型组，得到潜在用户识别模型组输出的n个办理业务概率预测结果；其中，潜在用户识别模型组包括至少n项潜在用户识别模型；一份用户数据对应输入至一项用户识别模型；潜在用户识别模型是基于预设时间段内新增宽带用户样本和剔除宽带使用用户以及宽带办理用户后的在网用户样本训练得到的；基于各潜在用户识别模型输出的办理业务概率预测结果进行叠加融合，得到潜在用户预测结果。本发明通过多模型融合方法，提高模型识别命中率以及营销准确率，降低营销成本，提高营销效率。
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公开(公告)号：CN115514761A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110620110.8
申请日：2021-06-03
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L67/10 , H04L67/12 , G06N20/20 , H04L67/141 , H04L67/562 , H04L9/40 , H04L41/14
Abstract: 本发明提供一种联邦学习环境下的数据共享与协同方法及系统，所述方法包括：数据提供节点从本地的中台层中提取数据并按照第一预设协议格式发布；数据评估节点获取数据提供节点发布的数据，并基于共享数据安全评估协议对数据提供节点发布的数据进行数据相对价值评估；数据协同任务发起节点获取目标数据，基于目标数据训练得到目标模型，并对目标数据进行数据动态价值评估；数据协同任务发起节点对所述目标数据中每个数据提供节点发布的数据进行数据应用价值评估；数据协同任务发起节点计算数据提供节点在当前数据协同任务中的激励，并根据所述激励向所述数据提供节点进行支付和结算。本发明可降低联邦学习大规模落地应用的难度。
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公开(公告)号：CN115471285A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110654003.7
申请日：2021-06-11
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种套餐推荐方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：基于用户与待推荐套餐的套餐适配度、用户与渠道的渠道适配度、渠道与待推荐套餐的渠道套餐适配度，以及用户在各个渠道的交往圈影响力，确定各个用户对应各个渠道的推荐成功率；基于各个用户对应各个渠道的推荐成功率，确定待营销用户；基于各个用户与各个渠道之间的渠道适配度，确定各个待营销用户的推荐渠道；基于各个待营销用户的推荐渠道，将待推荐套餐推荐给对应的待营销用户；其中，任一用户与待推荐套餐之间的套餐适配度是基于该用户与待推荐套餐间的消费相似度，以及待推荐套餐的边际收益值确定的。本发明提高了套餐营销推广的准确性，提升了套餐的推荐效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114492552A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011262323.X
申请日：2020-11-12
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种宽带用户真实性判断模型的训练方法、装置及设备，该方法包括：获取多个用户的历史宽带业务数据；采用预设算法处理历史宽带业务数据，以生成多个训练样本数据；对于每个训练样本数据，分别执行以下操作：将训练样本数据输入XGBoost模型，以训练XGBoost模型；在不满足预设训练停止条件的情况下，应用网格搜索GridsearchCV调整XGBoost模型的参数；返回将训练样本数据输入XGBoost模型，直至满足预设训练停止条件，得到宽带用户真实性判断模型；本发明实施例能够解决现有技术中宽带用户真实性识别效果较差的问题。
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公开(公告)号：CN114202350A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010895211.1
申请日：2020-08-31
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请申请了一种用户消费行为分类方法、装置、设备及计算机存储介质。该用户消费行为分类方法，获取待分类的用户消费行为数据；将待分类的用户消费行为数据输入预设的用户消费行为分类模型，输出分类结果；其中，用户消费行为分类模型是利用训练集进行模型训练得到的模型，用户消费行为分类模型包括全连接神经网络、因子分解机和树叶子节点编码。根据本申请实施例，能够更加准确地对用户消费行为进行分类。
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公开(公告)号：CN113570392A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202010357238.5
申请日：2020-04-29
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q30/02 , G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明实施例提供了一种用户分群方法、装置、电子设备及计算机存储介质。该用户分群方法，包括：获取用户的目标业务特征数据；依次对目标业务特征数据进行截尾处理和切片处理，得到多个区间组合特征数据；分别确定各个区间组合特征数据的信息值；基于各个区间组合特征数据的信息值和预设筛选规则信息，从多个区间组合特征数据中筛选出目标区间组合特征数据；基于目标区间组合特征数据，确定用户的分群结果。根据本发明实施例的用户分群方法、装置、电子设备及计算机存储介质，能够在进行用户分群的过程中减少计算资源的消耗。
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公开(公告)号：CN113554049A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010336551.0
申请日：2020-04-26
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种异网宽带用户识别的方法、装置、设备及存储介质。具体包括：获取本网用户对应的用户对数据集合和用户数据集合，所述用户对为具有业务关联关系的用户；利用家庭群组识别模型，对用户对数据集合对应的用户对进行识别，得到家庭群组用户信息，所述家庭群组识别模型是由用户对数据集合样本确定；利用宽带用户识别模型，对用户数据集合对应的用户进行识别，得到宽带用户信息，所述宽带用户识别模型是由用户数据集合样本确定；结合所述家庭群组用户信息，对宽带用户信息进行筛选，以将满足预设异网条件的宽带用户信息作为异网宽带用户信息。根据本发明实施例，可以提高异网宽带用户识别准确性和效率。
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公开(公告)号：CN113055208A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911377177.2
申请日：2019-12-27
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于迁移学习的信息识别模型的识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多个区域的业务数据；分别提取多个区域的业务数据中的第一特征信息；采用预设的特征提取分析模型提取多个区域的第一特征信息中相同的第二特征信息；基于多个区域中包括第二特征信息的业务数据进行训练得到共有参数；将共有参数迁移到区域的预设第二逻辑回归模型上，识别计算各区域的用户携出率。本发明实施例提供的基于迁移学习的信息识别模型的识别方法、装置、设备及存储介质，通过将通用的共有参数迁移至各区域的特征参数中，降低了各区域分别建立识别模型过程中的工作量及时长，提升了识别模型识别过程的精确度。
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