-
公开(公告)号：CN116913074A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211579078.4
申请日：2022-12-07
Applicant: 中国移动通信集团河北有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种交通信息提示方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取第一道路的基础数据以及与第一道路对应的基站小区和基站数据；根据第一道路的基础数据以及与第一道路对应的基站小区和基站数据，确定第一道路上的不同路段对应的基站小区；根据目标路段对应的基站小区，确定与目标路段对应的基站小区建立连接的用户终端；根据用户终端的实时位置数据，从用户终端中筛选出满足预设条件的目标用户终端；当接收到交通信息时，向目标用户终端发送交通信息，以提示目标用户终端的用户。根据本申请实施例，能够实现对车辆行驶道路各个路段的全面监控，并以较低的成本完成对目标用户的信息提示。
-
公开(公告)号：CN118828453A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311732832.8
申请日：2023-12-14
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W8/18 , G06F18/22 , G06F18/213 , H04W4/40 , H04W4/20
Abstract: 本发明涉及物联网、大数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于用户位置特征的车主和汽车号码关联识别方法，其中，方法包括：对移动用户采集信令数据，获得车主号码，基于车企开卡信息及车联网情况对汽车号码进行识别，获得汽车识别号码，建立DTW轨迹模型，将所述信令数据及所述汽车识别号码进行关联处理，获得人车号码关联结果。通过大数据处理技术识别车主号码与汽车号码，从而实现对车主与汽车号码进行追踪匹配，以时间维度为条件的加权方式对基于DTW的相似度匹配方法进行改进,避免了其他算法将相隔较远的时间段内两条轨迹作为相似轨迹,降低轨迹相似度的对比过程复杂度,实现了高效、精准地将车主和汽车号码关联识别。
-
公开(公告)号：CN118797443A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410882710.5
申请日：2024-07-03
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本申请提出一种基于信令的职业识别模型的训练方法、装置和电子设备。该方法包括：获取样本用户的基本信息和信令信息；基于基本信息和信令信息，确定样本用户的关键特征集合，关键特征集合包括基本属性特征和职业特征；基于信令信息对样本用户进行划分，确定正样本用户和负样本用户；将正样本用户的关键特征集合和负样本用户的关键特征集合输入至初始职业识别模型中，对初始职业识别模型进行训练，以得到目标职业识别模型。由此，本方案通过划分正样本用户和负样本用户，并根据正样本用户和负样本用户的关键特征，对职业识别模型进行训练，以提高识别模型的准确性。根据职业特征，可以提高不同职业的区分度，进而增强识别结果的精确性。
-
公开(公告)号：CN112367663B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910665191.6
申请日：2019-07-23
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种确定宽带接入用户号码的方法、装置及设备。方法包括：通过关联宽带网络的信令和移动通信网络的信令，以使用移动通信网络环境下用户号码与网络身份之间的对应关系，确定目标宽带网络下的疑似用户号码的网络身份集；然后，基于网络身份对应的用户行为数据，验证所述疑似用户号码的真实性，从而确定宽带接入的用户号码集。与现有技术相比，能够在不侵犯用户隐私的基础上，有效且准确的识别接入宽带网络的用户号码。
-
公开(公告)号：CN113065058A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202010002385.0
申请日：2020-01-02
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种家庭成员识别的方法，包括：获取待识别用户的原始数据，原始数据包括待识别用户通过家庭宽带产生的第一信令数据和通过移动通信网络产生的第二信令数据；基于原始数据处理得到待识别数据，待识别数据包括基于第一信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于第一信令数据和第二信令数据得到的相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号；将待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定待识别用户否为家庭成员；家庭成员识别模型基于样本数据和样本数据对应的标签进行训练得到，样本数据经样本用户对应的历史数据处理得到。本发明实施例能够提高家庭成员的识别效率和准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119232623A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411318628.6
申请日：2024-09-20
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L43/16
Abstract: 本公开提出了一种核心网的异常检测方法、装置及存储介质，包括：确定至少一个核心网的性能指标，并基于极值理论确定各性能指标的目标异常阈值；获取核心网中各性能指标的实时数据；基于各性能指标的实时数据和对应的目标异常阈值，确定出现异常的目标性能指标；基于目标性能指标，通过根因判断规则确定核心网的异常检测结果。由此，本公开可以基于极值理论确定各性能指标的目标异常阈值，通过核心网中各性能指标的实时数据和对应的目标异常阈值，自动对核心网进行异常检测并得到异常检测结果，无需依赖人工分析和假设数据分布，减少了人工成本，提高了检测效率和异常检测结果的准确度。
-
公开(公告)号：CN116956272A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210973599.1
申请日：2022-08-15
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及数据安全技术领域，公开了一种权限调用监控方法，该方法包括：生成操作系统的反射系统对应的系统反射类；根据所述系统反射类反射所述操作系统的敏感类，以监控应用程序及应用程序对应的各个第三方软件开发工具包对所述敏感类的调用；记录所述应用程序及所述应用程序对应的各个第三方软件开发工具包对所述敏感类的调用信息。通过上述方式，本发明实施例实现了对第三方开发工具包获取权限信息的有效监控。
-
公开(公告)号：CN111818548B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN201910289568.2
申请日：2019-04-11
Applicant: 中国移动通信集团天津有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W24/02 , H04L43/16 , H04L41/142
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据的处理方法、装置及设备，所述方法包括：获取目标业务的指标数据，并基于所述指标数据确定关联系数；根据关联系数，确定所属的指标类型；从所述指标数据中提取与所属的指标类型相匹配的目标数据，并基于所述目标数据确定振幅系数；根据所述振幅系数，确定所述目标业务的目标预警门限。通过本方法，可以实现根据不同的指标的震荡及走势的变化，及时的调整目标业务中不同指标的目标预警门限，缩短了目标预警门限的更新周期，避免了监控滞后性问题的发生，提高了对目标业务的监控效率。
-
公开(公告)号：CN117320012A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202210714323.1
申请日：2022-06-22
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W12/122 , H04W12/63 , H04W4/029
Abstract: 本申请涉及移动通信领域，提供一种可疑设备识别方法、装置、电子设备及计算机程序产品。所述可疑设备识别方法包括：根据目标设备驻留的基站信息，生成时序基站位置数据；对所述时序基站位置数据进行聚类和轨迹纠偏，得到目标基站序列；根据所述目标基站序列对应的经纬网格，提取终端位置数据；根据所述目标基站序列、所述终端位置数据以及预设公共子序列算法，确定可疑设备。本申请通过目标设备驻留基站信息、密度聚类算法、轨迹纠偏算法以及公共子序列算法，确定目标设备对应的可疑设备，进而确定持可疑设备的相关人员的活动轨迹，实现了对可疑设备和可疑人员的活动轨迹的识别。
-
公开(公告)号：CN113543032B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202010319247.5
申请日：2020-04-21
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种模型训练方法，包括：获取基站位置时序数据，根据预设对应关系确定轨道路点时序数据；根据该数据与预获对应关系，确定轨道交通路线与各轨道路点间的时间间隔数据；获取出行方式，根据前述各数据生成正、负样本数据；根据正、负样本数据，训练轨道交通用户识别模型。本发明实施例的技术方案，能够获取基站位置时序数据、轨道路点时序数据，再获取轨道交通路线与各轨道路点间的时间间隔数据，生成正、负样本数据并训练轨道交通用户识别模型，该技术方案结合基站位置时序数据与轨道路点时序数据训练轨道交通用户识别模型，通过该模型识别轨道交通用户能够有效提高判断目标用户是否为轨道交通用户的准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.092 seconds)
