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公开(公告)号：CN115952468A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211646017.5
申请日：2022-12-20
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06Q40/08 , G06Q10/04
Abstract: 本申请公开了一种特征处理方法、装置、设备及计算机存储介质，涉及大数据技术领域。该方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集中包括N个用户样本一一对应的目标信息，所述目标信息包括样本标签和在M个特征下分别对应的M个特征标签；基于所述N个用户样本一一对应的目标信息，采用catboost算法对所述样本数据集中的M个特征进行特征交叉，得到Q个混合特征，所述Q个混合特征用于作为目标预测模型的输入特征；其中，所述Q个混合特征中任一混合特征中包括的特征的数量小于或者等于预设阈值。根据本申请实施例，能够直接对样本特征进行特征衍生，从而有效避免了高维稀疏特征的出现。
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公开(公告)号：CN115880015A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202111143740.7
申请日：2021-09-28
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/24 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种信息推荐方法及装置。其中，该方法包括：基于枢纽节点联合参与方的数据点，并利用预设密度聚类算子对多域联合数据进行密度聚类分群，得到特征空间差异化的用户群；根据所述用户群的订购产品统计结果，确定预设产品类别对应的初始的偏好用户群分类结果；将所述偏好用户群分类结果输入到相应的模型分类器中基于偏好概率进行产品潜客筛选，得到所述模型分类器输出的目标用户群及其对应的偏好产品类别。采用本发明方法，能够以群为单位进行并行模型预测，根据偏好概率精筛用户，提升了客户分群的准确率和产品推荐效率，为各类别产品细筛出偏好度高的用户群进行精准营销，极大的节省了内部资源，减少获客成本，有效提高了运营效率。
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公开(公告)号：CN113808755A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202010552673.3
申请日：2020-06-17
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G16H50/80 , G16H50/50 , G06K9/62 , G06N20/00 , H04W4/021 , G16Y10/60 , G16Y20/10 , G16Y20/40 , G16Y40/10 , G16Y40/60
Abstract: 本发明实施例公开了一种感染人群预测模型训练的方法、预测的方法、装置、设备。通过获取多个待测用户的特征信息，所述特征信息包括在预设时间段内待测用户处于感染基站覆盖区域的次数，待测用户的年龄，待测用户是否为感染用户的属性信息，待测用户的消费信息中的至少一种；基于所述多个待测用户的特征信息，训练初始模型作为感染人群预测模型。本发明实施例解决了无法及时准确预测感染者的问题，提高了预测感染者的速度和精确度。
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公开(公告)号：CN113808755B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202010552673.3
申请日：2020-06-17
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G16H50/80 , G16H50/50 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N20/20 , H04W4/021 , G16Y10/60 , G16Y20/10 , G16Y20/40 , G16Y40/10 , G16Y40/60
Abstract: 本发明实施例公开了一种感染人群预测模型训练的方法、预测的方法、装置、设备。通过获取多个待测用户的特征信息，所述特征信息包括在预设时间段内待测用户处于感染基站覆盖区域的次数，待测用户的年龄，待测用户是否为感染用户的属性信息，待测用户的消费信息中的至少一种；基于所述多个待测用户的特征信息，训练初始模型作为感染人群预测模型。本发明实施例解决了无法及时准确预测感染者的问题，提高了预测感染者的速度和精确度。
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