-
公开(公告)号：CN113627702A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202010382121.2
申请日：2020-05-08
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: 本发明实施例涉及业务支撑技术领域，公开了一种业务路径分析方法、装置及计算设备。该方法包括：获取预设时间内的流量数据；基于用户号码信息对所述流量数据进行划分，以获取若干业务路径点集；通过基于密度的聚类算法对所述业务路径点集进行聚类，以使业务路径相同的所述业务路径点集形成业务路径簇；在若干所述业务路径簇中确定业务起点和业务终点相同的业务路径簇；根据迪克斯特拉算法，在所述业务起点和业务终点相同的业务路径簇中确定业务主路径和业务分路径。通过上述方式，本发明实施例能够自动进行业务路径分析，提高了效率。
-
公开(公告)号：CN113569879A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202010349171.0
申请日：2020-04-28
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: 本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种异常识别模型的训练方法，该方法包括：获取操作数据，所述操作数据包括用户账号的操作日志数据和流量数据；对所述操作数据进行数据混洗和单位时间窗口内的特征提取，生成用户账号对应的操作轨迹文本；通过DTM动态主题模型对所述操作轨迹文本进行主题建模，得到所述操作轨迹文本的行为类别；将所述操作轨迹文本的行为类别发送至数据标注器，并获取根据所述行为行为类别对所述操作数据进行标签标注后的带标签时间序列数据，作为训练数据；将所述训练数据输入预设的神经网络模型进行训练，得到异常识别模型。通过上述方式，本发明实施例实现了准确、智能识别异常的有益效果。
-
公开(公告)号：CN111367747B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201811587478.3
申请日：2018-12-25
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: 本发明实施例提供一种基于时间标注的指标异动检测预警的装置，所述装置基于时间标注学习实现故障预警的方式，采用系统异常时间窗口标注，反向提取强相关的指标集合，形成核心指标集合，作为实时预警的数据基础；并通过时间窗口标注，以及Cramer分解，实现对应指标阈值的自动更新，从而极大降低人工维护成本，相比基于统一加权等模式在准确定上更加精确，而且具有更好的适用性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118797178A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311218928.2
申请日：2023-09-20
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 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 浙江移动信息系统集成有限公司
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本申请涉及数据挖掘领域，提供一种内容推荐方法、装置、设备及计算机程序产品。所述内容推荐方法包括：基于各网格人员的目标相关度构建社交网络；所述网格人员的目标相关度是基于各网格人员的职位信息和历史行为确定的；对所述社交网络中的所有网格人员进行分组，得到多个社区；在任一社区存在待推荐内容的情况下，将所述待推荐内容推荐给所述任一社区中的各网格人员。本申请将待推荐知识推荐给同一个社区里的其他网格人员。提高了知识推荐的有效性和准确性。
-
公开(公告)号：CN113627702B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010382121.2
申请日：2020-05-08
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
IPC: G06Q10/0633 , G06F18/23
Abstract: 本发明实施例涉及业务支撑技术领域，公开了一种业务路径分析方法、装置及计算设备。该方法包括：获取预设时间内的流量数据；基于用户号码信息对所述流量数据进行划分，以获取若干业务路径点集；通过基于密度的聚类算法对所述业务路径点集进行聚类，以使业务路径相同的所述业务路径点集形成业务路径簇；在若干所述业务路径簇中确定业务起点和业务终点相同的业务路径簇；根据迪克斯特拉算法，在所述业务起点和业务终点相同的业务路径簇中确定业务主路径和业务分路径。通过上述方式，本发明实施例能够自动进行业务路径分析，提高了效率。
-
公开(公告)号：CN113569879B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202010349171.0
申请日：2020-04-28
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
IPC: G06N3/08 , G06F16/35 , G06N3/0442
Abstract: 本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种异常识别模型的训练方法，该方法包括：获取操作数据，所述操作数据包括用户账号的操作日志数据和流量数据；对所述操作数据进行数据混洗和单位时间窗口内的特征提取，生成用户账号对应的操作轨迹文本；通过DTM动态主题模型对所述操作轨迹文本进行主题建模，得到所述操作轨迹文本的行为类别；将所述操作轨迹文本的行为类别发送至数据标注器，并获取根据所述行为行为类别对所述操作数据进行标签标注后的带标签时间序列数据，作为训练数据；将所述训练数据输入预设的神经网络模型进行训练，得到异常识别模型。通过上述方式，本发明实施例实现了准确、智能识别异常的有益效果。
-
公开(公告)号：CN117216713A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311113611.2
申请日：2023-08-30
Applicant: 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 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
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06Q10/0639 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种故障定界方法、装置、电子设备和存储介质，包括获取指标数据，确定所述指标数据对应的层级；确定每一层级的所述指标数据中的异常指标数据以及所述异常指标数据对应的层级标签；根据所述异常指标数据和所述层级标签，确定训练集数据；根据所述训练集数据对目标融合模型进行训练，得到故障定界模型；根据所述故障定界模型，确定故障定界层级。本申请通过对指标数据进行分层，覆盖层级的各种异常数据，提高模型训练准确度，近而提高故障定界的准确性。
-
公开(公告)号：CN111367747A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201811587478.3
申请日：2018-12-25
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: 本发明实施例提供一种基于时间标注的指标异动检测预警的装置，所述装置基于时间标注学习实现故障预警的方式，采用系统异常时间窗口标注，反向提取强相关的指标集合，形成核心指标集合，作为实时预警的数据基础；并通过时间窗口标注，以及Cramer分解，实现对应指标阈值的自动更新，从而极大降低人工维护成本，相比基于统一加权等模式在准确定上更加精确，而且具有更好的适用性。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.06 seconds)
