一种基于大数据挖掘技术的楼宇人员归属识别方法

    公开(公告)号:CN112417076A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011330345.5

    申请日:2020-11-24

    Abstract: 一种基于大数据挖掘技术的楼宇人员归属识别方法,包括:提取用户工作时段内的基站数据,确定其工作所属基站,获取用户工作时归属楼宇,将所有用户划分成不同的楼宇用户组;构建、并训练楼宇‑用户分群模型,输入是每个楼宇用户组内用户特征数据,输出是将用户划分后的多个企业用户群,工作流程如下:计算每两个用户之间的企业相似度,然后采用社区发现Louvain算法,以用户为节点、用户之间的企业相似度为边来构造图,将所有用户划分成多个社区;将待识别楼宇用户组内的用户特征数据输入楼宇‑用户分群模型,输出待识别楼宇用户组内所有用户分别归属的企业用户群。本发明属于通信领域,能利用用户数据和信令数据,实现楼宇内企业用户群体的自动识别。

    一种基于深度学习的证件照的自动审核方法

    公开(公告)号:CN110874577A

    公开(公告)日:2020-03-10

    申请号:CN201911117272.9

    申请日:2019-11-15

    Abstract: 一种基于深度学习的证件照的自动审核方法,包括:采用人脸检测算法,从证件照中检测出人脸,并得到人脸坐标列表,人脸坐标列表中包含有人脸矩形框的两组坐标和左右眼睛、鼻子、嘴角左右两侧共五组坐标;判断人脸坐标列表是否为空,如果是,则表示证件照未包含有人脸,审核结果是:证件照不合格,原因:未能检测人脸,继续下一步;如果否,则根据人脸坐标列表中人脸矩形框的两组坐标,从证件照中提取人脸图像,然后审核证件照中的人脸图像是否模糊、人像是否免冠或人像占比是否合格,再继续下一步;汇总、并输出审核结果。本发明属于信息技术领域,能利用人脸检测技术来实现对用户证件照的自动审查,从而提高证件照的审核效率、降低人力物力成本。

    一种用户公交出行方式的识别方法

    公开(公告)号:CN107845260B

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201711013841.6

    申请日:2017-10-26

    Abstract: 一种用户公交出行方式的识别方法,包括:采集用户位置信令数据,统计用户在每个基站下的连续停留时间,并挑选停留时间最长的多个基站作为用户多次出行的起止基站,从而将用户行程划分成多个由起止基站所构成的出行段,计算用户在每个出行段内的特征指标;设定公交出行时各个特征指标应属的数值范围,从用户的所有出行段中挑选训练样本,将训练样本出行段内的多个特征指标作为输入,将用户在该出行段内是否是公交出行方式作为输出,训练得到识别模型;针对用户待识别出行段,根据待识别出行段内的多个特征指标以及识别模型,确定用户在待识别出行段内是否是公交出行方式。本发明属于通信领域,能基于手机信令数据来识别用户是否采用公交出行方式。

    一种提取短视频主题的方法

    公开(公告)号:CN109670453A

    公开(公告)日:2019-04-23

    申请号:CN201811567121.9

    申请日:2018-12-20

    Abstract: 一种提取短视频主题的方法,包括:将短视频切分成M张视频截帧图片;采用迁移学习方式,使用卷积神经网络获取视频截帧图片的视频空间特征向量集合;按播放时序,将视频空间特征向量构成特征向量时间序列,并输入双向循环神经网络,从而输出视频空间-时间特征序列集合H;采用注意力机制,对H中的每个视频空间-时间特征序列进行调整,从而获得新的视频空间-时间特征序列集合Q;将Q再展开成一个视频空间-时间特征向量Z,对Z进行线性变换,然后采用归一化指数函数分别计算短视频归属各个主题的概率,以据此提取短视频的主题。本发明属于信息技术领域,能自动从短视频中提取主题信息,并且有效降低计算量。

    一种基于自然语言处理技术的营销活动投诉风险预测方法

    公开(公告)号:CN109658148A

    公开(公告)日:2019-04-19

    申请号:CN201811534891.3

    申请日:2018-12-14

    Abstract: 一种基于自然语言处理技术的营销活动投诉风险预测方法,包括:提取历史时间内所有投诉文本和营销活动文本,计算投诉文本和营销活动文本的相似度,以识别营销活动所对应的投诉文本,计算每项营销活动的万投比;选取多个万投比大于万投比高阈值的营销活动为正样本,多个万投比低于万投比低阈值的营销活动为负样本,训练基于卷积神经网络的营销文本分类模型;将待预测营销活动的文本指标输入训练后的营销文本分类模型,并根据模型输出的营销活动属于高投诉风险类别的概率来判断待预测的营销活动是否具有高投诉风险,如果是,则发布预警通知消息。本发明属于信息技术领域,能构建投诉信息与营销活动的对应关系,并实现对营销活动风险的准确预测。

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