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公开(公告)号：CN118093890A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410167464.5
申请日：2024-02-05
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N5/02
Abstract: 本申请公开了一种知识图谱的数据编织方法、装置、设备及存储介质，涉及知识图谱技术领域，该方法包括：获取知识图谱中实体与关系异常的节点的已知信息；基于预设翻译‑图网络模型从已知信息中获取各已知实体与和/或知关系之间的语义信息，并基于语义信息预测知识图谱中的待补充实体与待补充信息，预设翻译‑图网络模型为翻译模型与图网络模型的组合模型，图网络模型为结合了知识图谱表示学习和图卷积网络技术的模型；将待补充实体与待补充信息融合至知识图谱获得最新知识图谱。在本申请中，利用翻译‑图网络模型以根据语义捕捉已知信息中已知实体与已知关系的关联性，根据该关联性预测知识图谱中缺失的实体与信息，提高预测实体与关系的可信度。
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公开(公告)号：CN112214675B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011117375.8
申请日：2020-10-19
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本申请实施例提供了一种用户购机的确定方法、装置、设备及计算机存储介质，方法包括：获取第一用户的目标特征数据；根据所述目标特征数据和预设的神经网络模型，得到第一概率值；所述神经网络模型为通过学习包含所述目标特征数据的样本与所述第一概率值的映射关系得到；在所述第一概率值大于或等于预设第一阈值的情况下，确定所述第一用户在目标时间段内购机。本申请实施例能够解决现有方案在确定用户是否会在目标时间段内购买新的移动通讯设备时准确度低的问题。
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公开(公告)号：CN116911904A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211543196.X
申请日：2022-12-02
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06F18/2113 , G06N7/01
Abstract: 本申请涉及模型预测领域，提供一种流失用户预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。所述流失用户预测方法包括：根据历史用户数据确定目标正负样本比以及所述目标正负样本比对应的建模数据；基于所述建模数据中原始特征对应的样本值，对所述原始特征进行筛选得到有效特征，并确定所述有效特征对应的组合特征；根据所述原始特征、所述有效特征及所述组合特征，确定建模特征；基于极度梯度提升树算法和所述建模特征，更新流失用户预测模型的参数，并通过更新后的流失用户预测模型对待处理用户进行预测。本申请解决了现有流失用户的预测存在的人工成本过高及预测不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN116782376A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210238069.2
申请日：2022-03-11
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种室外定位方法、装置、电子设备及计算机程序产品，涉及定位技术领域，所述方法包括：根据待测终端上报的MME实时信令数据，从预存的离线指纹库中匹配出最小指纹库子集；计算所述MME实时信令数据与所述最小指纹库子集中的每一记录数据的相似度；筛选出相似度最高的若干条目标记录数据，并根据所述若干条目标记录数据的位置信息确定得到所述待测终端的实时定位信息。本申请实施例有效提高了室外定位的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN116744445A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310876599.4
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，公开了一种基站位置预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于原始MR数据确定各竞对基站对应的目标重编码标识；根据目标重编码标识获取与竞对基站连接的预设数目的目标测量点；基于各目标测量点和预设反向三角定位算法预测竞对基站对应的基站位置。相较于现有技术中以连接基站的测量点中心点作为基站位置，导致获得的基站位置并不准确，由于本发明根据各竞对基站对应的目标重编码标识获取与竞对基站连接的目标测量点，并基于目标测量点和预设反向三角定位算法预测各竞对基站的位置，从而解决了现有技术中无法对竞对基站的真实位置进行预测，导致无法为后续的网络优化提供支撑的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116528242A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210066537.2
申请日：2022-01-20
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W12/128 , G06F18/25 , G06F18/24
Abstract: 本申请涉及大数据应用技术领域，提供一种诈骗用户识别方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取用户的多维度特征指标；所述多维度特征指标包括与黑基站相关的特征指标；根据所述用户的多维度特征指标和多分类器融合识别模型，得到所述用户属于诈骗用户的识别结果；其中，所述多分类器融合识别模型是基于带有确定分类标签的样本的多维度特征指标，对多个基模型进行训练得到的。本申请实施例提供的诈骗用户识别方法、装置、电子设备及存储介质，可以提升模型的预测准确性和增强模型的鲁棒性，从而显著提升了诈骗用户的识别准确率。
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公开(公告)号：CN108184207B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201711387169.7
申请日：2017-12-20
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明公开了确定通信用户常驻社区的方法、装置、设备及介质。该方法包括：通过MME信令获得通信用户的常驻基站扇区；根据通信用户的常驻基站扇区和社区内无线宽带用户的常驻基站扇区，获得无线宽带用户的常驻基站扇区与社区的对应关系；基于无线宽带用户的常驻基站扇区与社区的对应关系，以及通信用户的常驻基站扇区，确定通信用户常驻社区。根据本发明实施例提供的确定通信用户常驻社区的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够稳定输出用户与用户常驻社区之间的对应关系。
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公开(公告)号：CN115048568B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202110252256.1
申请日：2021-03-08
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F40/30 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种通信用户套餐推荐方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域，所述方法包括：获取用户样本信息；根据所述特征信息构建用户连接矩阵和用户度矩阵；对所述描述信息进行主题提取，得到对应的主题特征信息，并根据所述主题特征信息和所述特征信息，计算用户相似度矩阵；根据所述用户连接矩阵、所述用户度矩阵以及所述用户相似度矩阵，计算第二权重矩阵；根据所述特征信息构建用户套餐模型，并基于所述用户相似度矩阵、所述第二权重矩阵以及所述用户套餐模型，对目标用户进行套餐推荐。本发明可实现通信用户套餐的精准推荐，可有效地提升套餐推荐的效果。
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公开(公告)号：CN117556154A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311502019.1
申请日：2023-11-10
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9537 , H04W4/029 , H04L41/16 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于用户画像领域，公开了一种用户画像方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取用户的网络瞬时信息，所述网络瞬时信息包括POI点位移动轨迹信息、MME信令经纬度信息、瞬时通信流信息以及WIFI连接信息；基于所述网络瞬时信息确定瞬时亲密度网络；根据所述瞬时亲密度网络和预设画像预测图神经网络模型确定用户瞬时画像。由于本发明是根据用户的网络瞬时信息确定瞬时亲密度网络；根据瞬时亲密度网络和预设画像预测图神经网络模型确定用户瞬时画像。相对于现有的通过用户的离网、转网等信息确定用户画像的方式，本发明上述方式能够根据用户的多种瞬时网络信息进行用户画像，提高用户画像的准确性和时间精细度。
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公开(公告)号：CN117290090A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311125403.4
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种节点协同资源分配方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据算力资源构建三级算力网络架构，并确定当前任务需求；根据当前任务需求从三级算力网络架构中选择目标算力网络；基于目标算力网络和当前任务需求确定预设资源分配模型对执行当前任务时延的筛选结果，并根据筛选结果选择对应的算力节点执行当前任务。本发明根据任务需求从三级算力网络中选择目标算力网络，并根据预设资源分配模型和当前任务需求对当前任务时延进行筛选，根据筛选结果从目标算力网络中选择算力节点执行当前任务，从而防止因主观对资源分配的评估和统筹带来的资源分配不均和网络任务运行的时延较长，通过节点间的协同配合进而提高对资源分配的效率。
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