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公开(公告)号：CN101998465B
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN200910091418.7
申请日：2009-08-21
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团黑龙江有限公司
Inventor： 周胜 , 高鹏 , 李伟东 , 袁捷 , 包海涛 , 方波 , 张淑伟 , 王西点 , 程楠 , 李阳 , 袁静 , 张斌 , 李强 , 朱艳云 , 马文华 , 齐岩 , 沈骜 , 郑势 , 马智
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种网络优化的方法及系统，以解决现有技术中网络优化效率较低、灵活性较差的问题。该方法包括：获取待优化区域中各小区的性能信息，并根据所述性能信息确定所述小区所对应的场景；根据所述对应关系获取与所述场景对应的参数模板；根据获取到的参数模板对所述小区的参数进行配置。采用本发明技术方案，可以提高网络优化的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN101998465A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN200910091418.7
申请日：2009-08-21
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团黑龙江有限公司
Inventor： 周胜 , 高鹏 , 李伟东 , 袁捷 , 包海涛 , 方波 , 张淑伟 , 王西点 , 程楠 , 李阳 , 袁静 , 张斌 , 李强 , 朱艳云 , 马文华 , 齐岩 , 沈骜 , 郑势 , 马智
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种网络优化的方法及系统，以解决现有技术中网络优化效率较低、灵活性较差的问题。该方法包括：获取待优化区域中各小区的性能信息，并根据所述性能信息确定所述小区所对应的场景；根据所述对应关系获取与所述场景对应的参数模板；根据获取到的参数模板对所述小区的参数进行配置。采用本发明技术方案，可以提高网络优化的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN117992616A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211372801.1
申请日：2022-11-01
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F40/194 , G06F40/30
Abstract: 本申请实施例公开了一种不良关键词知识图谱的构建方法及相关设备，解决了关键词策略难以被算法利用且无法对外共享的问题。该方法包括：根据关键词策略集合构建基础知识图谱，所述关键词策略中每个关键词策略包括N个关键词，所述N个关键词之间为布尔逻辑关系，其中，N为大于或等于1的整数；根据所述基础知识图谱以及所述关键词策略集合确定所述关键词策略集合中每个关键词策略所对应的替代关系和引申关系；将所述替代关系和所述引申关系融入所述基础知识图谱，以得到所述不良关键词知识图谱。
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公开(公告)号：CN115204152A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110382534.5
申请日：2021-04-09
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F40/242 , G06F40/284 , G06F16/33 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开一种关键词变体的匹配方法，包括：合并第一待测文本中的拆分字；合并后的第一待测文本与关键词库中的关键词匹配，若其中不包含与关键词完全匹配的目标词，则获取其中每个目标字的头N笔和末M笔的笔画序列；在关键词库中查找各个目标字对应的疑似匹配关键词，确定各个目标字的匹配标识符；上述匹配标识符组成第1层匹配标识符序列，n赋值为2；计算第n‑1层相邻的匹配标识符的交集，得到第n层匹配标识符序列，判断第n层的匹配标识符对应的疑似匹配关键词的字数是否为n，若是，则输出匹配结果；若否，n赋值为n+1，重复执行本步骤，直至第n层匹配标识符序列不存在与关键词库中的疑似匹配关键词对应的标识符，该方法提高了匹配效率。
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公开(公告)号：CN110830664A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201810920834.2
申请日：2018-08-14
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04M3/436
Abstract: 本发明实施例提供一种识别电信诈骗潜在受害用户的方法和装置。所述方法包括：获取社交簇中关键被叫的社会身份信息，以及获取社交簇中主叫的受害信息，所述社交簇包括关键被叫以及与所述关键被叫具有稳定通话关系的多个主叫；根据所述社交簇中主叫的受害信息识别所述社交簇中的潜在受害用户，根据所述社交簇中关键被叫的社会身份信息以及各社交簇之间的关系识别其他社交簇中的潜在受害用户。本发明实施例通过获取社交簇中关键被叫的社会身份信息以及主叫的受诈骗信息，能够有效识别出基于信任关系的电信诈骗潜在受害用户，进一步识别出某种诈骗类型的潜在受害用户。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110611731A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201810613560.2
申请日：2018-06-14
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种抵御恶意呼叫的方法和装置。所述方法包括：判断当前呼叫的主叫是否为恶意号码；当所述主叫为恶意号码时，将当前呼叫转移到号码资源池中的号码；通过所述号码资源池中的号码处理当前通话。本发明实施例通过对恶意呼叫进行转移，能够避免用户受到恶意呼叫的骚扰，为用户提供实时保护。
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公开(公告)号：CN107295146A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201610204201.2
申请日：2016-04-01
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC: H04M1/663 , H04M1/2745 , H04W12/12
Abstract: 本发明公开了一种呼叫处理方法及装置，在本方案中，通过评估系数评估主叫号码的单次可信度，并在单次可信度小于第一预设可信度阈值，向被叫号码发出不可轻信主叫号码的提示。这样，通过及时通知被叫号码的用户不可轻信主叫号码，能够提高被叫号码的用户的防范意识，降低被叫号码的用户被骚扰和被诈骗的可能性。由于仅通过评估系数即可确定是否向被叫号码发出不可轻信主叫号码的提示，并不像现有技术一定要满足主叫号码的为本运营商归属号码，且从另一运营商发起时才能确定为恶意语音信息，故此，本发明实施例提供的技术方案适用范围更广，能够提高发现恶意语音信息的效率。
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公开(公告)号：CN105101399A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201410204022.X
申请日：2014-05-14
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明公开一种伪基站移动路线的获取方法，装置及伪基站定位方法与装置，用于对伪基站进行跟踪和定位。该伪基站移动路线的获取方法包括：根据客户投诉记录获取伪基站所在的第一区域；对所述第一区域中出现过伪基站的小区进行周期性的信令监控，得到一监控结果；根据所述监控结果中由所述伪基站工作所产生的信令波动的时间与地点获取所述伪基站的移动路线。采用本发明的技术方案，可以描绘出伪基站的历史行进路线，并根据历史路线对未来行进路线进行了初步预测，避免了投放大量人力去跟踪伪基站的情况，同时提高了定位和追踪的精准性。
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公开(公告)号：CN118964634A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411061910.0
申请日：2024-08-05
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/289 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供一种违规信息识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过在目标知识图谱中对目标违规信息拦截策略中的词语实体进行检索，可以将目标知识图谱中目标违规信息拦截策略中词语实体的俗称、简称、缩写等其他内容意义相同的词语实体、相同类别的词语实体以及与目标违规信息拦截策略中词语实体从属关系的词语实体，与目标违规信息拦截策略中词语实体进行结合，能提高目标违规信息拦截策略的更新效率，进而能有效增大违规信息拦截策略的拦截覆盖面，能提高违规信息的识别准确率和识别效率，还能在有效扩展目标违规信息拦截策略的同时确保目标违规信息拦截策略不会因为引入过多的词语实体，从而有效地减少对非违规信息的误识别。
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公开(公告)号：CN112508049B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202011211533.6
申请日：2020-11-03
Applicant: 北京交通大学 , 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/40
Abstract: 本发明提供的一种基于组稀疏优化的类聚方法，首先是数据的处理，其目的在于获得数据集样本间的相似度矩阵目标矩阵、误差最小项和稀疏约束项；第二，构建基于组稀疏约束的优化模型，其目的在于利用更为强力的组稀疏约束来抑制噪声影响；之后，本发明提供一种基于交替方向乘子(Alternating Direction Method of Multipliers)的优化算法来快速求解所构建的优化模型；最后，本发明提供一种快速的优化聚类算法，其目的是合并冗余的聚类结果，进一步提升性能。本发明的方法约束每个样本只能由一个样本近似表示，从而可以有效的提升算法鲁棒性；另一方面，所得到的目标矩阵无需再进行谱聚类分析，从而达到端到端的聚类效果。
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