公开(公告)号：CN114513791B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202210034458.3

申请日：2022-01-13

Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司

Inventor： 吴勇 ,  顾强峰 ,  梁晓龙 ,  徐梦蝶 ,  李炳 ,  梁建斌 ,  陈一蕾

IPC: H04W12/128 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的电信反欺诈方法，本发明旨在解决及时拦截电信诈骗的问题，目标是提前预警提前防范电信诈骗的情况，本发明利用机器学习中的LightGBM算法对正负样本进行训练和预测，并将常见的诈骗场景分为四大类，根据不同的大类分别进行建模训练，提高预测的准确性。

公开(公告)号：CN117522480A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311483623.4

申请日：2023-11-09

Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司

Inventor： 吴勇 ,  顾强峰 ,  梁晓龙 ,  徐梦蝶 ,  李炳 ,  梁建斌 ,  陈一蕾 ,  李祥云

IPC: G06Q30/0251 ,  G06Q50/50

Abstract: 本说明书实施例公开了一种套餐推荐方法、系统、电子设备、存储介质。其中，本说明书实施例套餐推荐方法中包括获取目标用户的属性数据、行为数据以及用户套餐交互数据；对目标用户的属性数据进行编码，得到属性特征编码；获取训练好的深度因子分解机模型对属性特征编码、行为数据以及用户套餐交互数据的模型输出；根据模型输出对目标用户进行套餐推荐。本说明书实施例提高了套餐推荐准确度。

公开(公告)号：CN115471250A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202210929865.0

申请日：2022-08-03

Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司

Inventor： 胡伟良 ,  吴勇 ,  顾强峰 ,  梁晓龙 ,  徐梦蝶 ,  李炳 ,  罗超 ,  梁建斌 ,  何东昇 ,  王帅

IPC: G06Q30/02 ,  G06N20/00 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明公开了基于机器学习的高质量用户离网预警模型构建方法，包括如下步骤：S1、划定电信高质量客户群体范围，划分流失群体和未流失群体；S2、对历史数据中的流失群体进行数据探索；S3、收集与流失群体存在关联性的特征，制作数据宽表；S4、对数据宽表中的数据进行预处理后得到数值型特征数据；S5、通过对宽表内数据进行特征工程进而衍生多维度特征数据；S6、通过多维度特征数据对机器学习模型进行训练得到最优模型；S7、采用最优模型对获取对应客户的流失概率，筛选流失概率大于P0的高质量客户群体，进行离网预警和处置。构建了可以准确有效识别具有高流失倾向的用户群体的预警模型，为及时发现和干预用户离网行为提供数据模型支持。

公开(公告)号：CN114513791A

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN202210034458.3

申请日：2022-01-13

Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司

Inventor： 吴勇 ,  顾强峰 ,  梁晓龙 ,  徐梦蝶 ,  李炳 ,  梁建斌 ,  陈一蕾

IPC: H04W12/128 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的电信反欺诈方法，本发明旨在解决及时拦截电信诈骗的问题，目标是提前预警提前防范电信诈骗的情况，本发明利用机器学习中的LightGBM算法对正负样本进行训练和预测，并将常见的诈骗场景分为四大类，根据不同的大类分别进行建模训练，提高预测的准确性。