专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于用户特征的租费异常预测分析方法及系统-CN202310643039.4在审
  • 白岩石 - 北京思特奇信息技术股份有限公司
  • 2023-06-01 - 2023-09-29 - G06F18/2433
  • 本发明提供了一种基于用户特征的租费异常预测分析方法及系统,涉及电信领域,包括:获取正常用异常租费账单数据,清洗、筛选获得各正常用及各异常租费账单特征数据;基于机器学习算法,分别对各正常用租费账单特征数据和各异常租费账单特征数据做映射处理,计算各正常用与各异常的特征相似度,得到数据集;基于数据集对异常的特征字段进行组合分类,获得导致租费异常收费的规则;基于各正常用和各异常租费账单特征数据训练用户类别预测模型;对用户类别进行预测;将导致租费异常收费的规则及预测得到的用户类别供系统查询。本发明对异常做出预测,并对租费收费规则进行优化,保障租费收入。
  • 一种基于用户特征租费异常预测分析方法系统
  • [发明专利]一种用户数量异常状态的提示系统-CN202311216442.5在审
  • 刘立宇;肖鹏;陈阳;杨玉梅 - 奇点数联(北京)科技有限公司;生命奇点(北京)科技有限公司
  • 2023-09-20 - 2023-10-27 - G06F18/22
  • 本发明涉及数据处理领域,尤其涉及一种用户数量异常状态的提示系统,当计算机程序被处理器执行时,实现以下步骤:根据未知异常数量和异常总数量,获取到未知异常用户数量覆盖程度,根据未知异常数量、异常类型优先级、异常扩散优先级和用户数量覆盖程度,获取到未知异常目标数量并在大于或者等于异常数量阈值时,触发用户数量异常状态的提示信号,通过未知异常对应的异常类型优先级和异常扩散优先级来表征异常扩散程度,并结合未知异常数量在异常总数量中的覆盖程度来表征异常程度,提高了未知异常目标数量的预测准确性,进而提高了用户数量异常状态的提示信号的触发准确性。
  • 一种用户数量异常状态提示系统
  • [发明专利]识别关键异常的方法、装置、电子设备和介质-CN202310566737.9在审
  • 李沅坷;金驰;程佩哲;许啸 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-05-19 - 2023-07-04 - G06F16/9536
  • 提供了一种识别关键异常的方法、装置、电子设备和介质,可以应用于大数据技术领域、人工智能技术领域和信息安全技术领域。所述方法包括:获取第一异常网络;分析第一异常网络,以获得第一异常网络的结构特征;从第一异常网络中去除部分节点和边,以获得第二异常网络,第二异常网络的结构特征与第一异常网络的结构特征一致;利用影响力最大化算法分析第二异常网络,以获得关键异常的集合。通过简化原始的异常网络的规模,过滤了网络中影响力较低的节点,但不影响网络的整体结构特征,从而在保证关键异常识别的准确率不受影响的情况下,降低了影响力最大化算法的时间复杂度,节约了算力资源。
  • 识别关键异常用户方法装置电子设备介质
  • [发明专利]异常的识别方法及装置-CN202010581369.1在审
  • 马东洋 - 中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团有限公司
  • 2020-06-23 - 2021-12-24 - G06Q10/06
  • 本发明公开一种异常的识别方法及装置,该方法包括:根据与各个业务用户相对应的累计入账数据以及结算支出数据,将各个业务用户进行初次聚类,得到多个同类用户群组;从所述多个同类用户群组中筛选至少一个异常群组,根据所述异常群组中的各个业务用户用户行为数据进行二次聚类,以得到多个异常子群组;提取每个异常子群组中的业务用户用户特征数据,通过预设的机器学习模型分析所述用户特征数据,根据分析结果识别异常该方式能够识别异常群组及其包含的异常子群组,进而通过机器学习模型识别异常,该方式具有准确性高、不依赖负样本,因而适用性广的优势。
  • 异常用户识别方法装置

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