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]一种基于物联网的行为安全数据分析系统及方法-CN202211040186.4在审
  • 姬玉伟;刘明洋 - 姬玉伟
  • 2022-08-29 - 2022-12-30 - H04L41/14
  • 本发明公开了一种基于物联网的行为安全数据分析系统及方法,所述系统包括行为数据存储库模块、用户行为采集模块、行为安全分析模块和行为学习模块;所述行为数据存储库模块用于存储用户行为采集模块采集到的用户行为数据,以及根据用户行为数据还原的用户画像数据;所述用户行为采集模块用于采集目标物联网设备中的用户行为数据;所述行为安全分析模块用于获取并分析用户行为采集模块采集到的用户行为数据,判断用户行为是长期行为还是突发行为,并针对突发行为做出分析;所述行为学习模块用于深度学习用户行为,还原用户行为过程,建立用户画像,在用户使用目标物联网设备过程中出现行为异常时,确保用户的使用安全。
  • 一种基于联网行为安全数据分析系统方法
  • [发明专利]一种用于网络环境的用户行为预测系统及其方法-CN202011153672.8有效
  • 高全力;杨昊;李雪花;郭帅;胡发丽;李庆敏;高岭 - 西安工程大学
  • 2020-10-26 - 2023-07-07 - H04L67/1396
  • 一种用于网络环境的用户行为预测系统,包括用户行为感知分支,用户行为模拟预测分支,用户行为数据记录分支;预测方法的步骤为:步骤1,运行预测算法命令;步骤2,用户行为感知分支感知用户行为,并按照系统要求将数据记录到用户行为记录分支;步骤3,用户行为模拟预测分支从用户行记录分支获取数据,群体行为预测子分支根据数据识别相似用户,并计算行为模式,将相关数据存入用户行为记录分支,目标用户行为预测子分支,根据数据对该用户行为进行分析计算其行为模式,并利用群体行为预测子分支的数据模拟计算预测该用户后续行为;具有不仅考虑个体用户行为特性且考虑用户所属群体行为特性的特点,有效的提高了预测的精度。
  • 一种用于网络环境用户行为预测系统及其方法
  • [发明专利]一种基于IP地址分析的数据处理方法及系统-CN202211013563.5有效
  • 张纯兵;周泳;高华辰 - 深圳市乙辰科技股份有限公司
  • 2022-08-23 - 2022-11-18 - H04L43/04
  • 本发明公开了一种基于IP地址分析的数据处理方法及系统,包括:首先获取待处理IP地址用户在第一业务环境的用户行为数据组;然后基于从用户行为数据组中确定的行为顺序向量以及行为环境参数,生成用户行为评估参数;接着基于剩余用户行为参数中的用户行为参数之间的发生节点序列,生成初始用户行为评估结果;最终基于初始用户行为评估结果、初始用户行为参数以及用户行为评估参数,生成用于表征待处理用户行为特征的目标用户行为评估结果,如此设计,除了参考待处理用户行为向量,也考虑了其他存在联系的行为顺序向量以及行为环境参数对目标用户行为评估结果的影响,能够获取更加准确可靠的用户行为评估结果。
  • 一种基于ip地址分析数据处理方法系统
  • [发明专利]一种基于主成分分析的用户行为异常检测系统及方法-CN201610489907.8有效
  • 徐剑;杨青松;毕猛;周福才;王墨 - 东北大学
  • 2016-06-29 - 2019-01-08 - H04L29/06
  • 一种基于主成分分析的用户行为异常检测系统及方法,属于计算机技术领域,该系统包括用户行为预处理模块、用户行为训练模块、PCA模块、用户行为检测模块、用户行为异常处理模块。该方法包括用户行为训练阶段和用户行为检测阶段,用户行为训练阶段用于产生用户行为异常阈值;用户行为检测阶段利用用户行为异常阈值判断实时用户行为是否异常;本发明利用PCA方法检测用户的异常行为,PCA对异常值变化非常敏感,用户行为异常对主方向影响大,使用户行为检测结果更有效;检测过程没有重复运算,增加了检测效率,且易于实现;使用阈值来检测实时用户行为是否异常,使检测具有高效、便捷的特点。
  • 一种基于成分分析用户行为异常检测系统方法
  • [发明专利]一种直播交互的用户行为分析方法、装置及计算机设备-CN202011551128.9在审
  • 杜春滨;田聪;普天平 - 杜春滨
  • 2020-12-24 - 2021-04-16 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种直播交互的用户行为分析方法、装置及计算机设备。在该方法中,通过多个行为信息条件进行训练得到预设用户行为分析模型对目标用户行为监测策略进行多个用户兴趣类型的用户行为监测,这样可以通过多个行为信息条件对用户行为进行监测,避免采用单一的行为信息条件对用户行为进行监测而导致的监测不全面问题,进而改善或者解决得到的用户行为监测结果不准确的问题,以提高用户行为监测结果的准确性。基于此,根据用户行为监测结果对目标用户行为信息进行用户行为全局分析,能够对用户行为进行多方面的分析,确保用户行为分析的完整性,并确保用户行为分析能够与实际用户情况高度匹配。
  • 一种直播交互用户行为分析方法装置计算机设备
  • [发明专利]基于用户行为的多维度奖赏评价方法、装置、终端及介质-CN202311017851.2在审
  • 崔芳;刘洁;刘涛 - 深圳大学
  • 2023-08-14 - 2023-09-12 - G06Q50/20
  • 本申请适用于教育技术领域,提供一种基于用户行为的多维度奖赏评价方法、装置、终端及介质,其方法包括:获取行为采集装置采集到的用户行为;基于用户行为的坚持累计次数,确定行为坚持奖赏分值;及,基于用户行为,从状态集中的多个用户行为状态中确定第一用户行为状态,并基于第一用户行为状态确定行为状态奖赏分值;状态集对应于多个用户行为考核维度,每一用户行为考核维度下具有划分的多个行为水平;每一用户行为状态包含多个行为水平,每一用户行为状态中的多个行为水平来源于不同的用户行为考核维度;基于行为坚持奖赏分值及行为状态奖赏分值确定奖赏评价结果并输出。该方案能缓解用户负面情绪,激发积极心理,对用户行为进行多维度评价。
  • 基于用户行为多维奖赏评价方法装置终端介质
  • [发明专利]一种确定用户行为特征的方法及系统-CN201910211561.9在审
  • 刘云;程建波;彭南博;黄志翔 - 京东数字科技控股有限公司
  • 2019-03-20 - 2020-09-29 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种确定用户行为特征的方法及系统,本发明实施例设置循环卷积神经网络(RCNN)及设置对应用户行为信息的用户静态行为特征的用户行为特征库,将所获取的用户行为信息输入到所述RCNN中,输出得到用户动态行为特征向量集合;将所获取的用户行为信息输入到用户行为特征库中,得到对应的用户静态行为特征,将得到的用户动态行为特征向量集合及用户静态行为特征进行融合后,再分类得到用户行为特征。由于本发明实施例在抽取用户行为特征时,将采用RCNN得到的用户动态行为特征与采用用户行为数据库得到的用户静态行为特征进行融合后分类得到,所以充分分析了用户行为信息中的各种内容,且进一步采用RCNN处理考虑到了用户行为信息与前后信息之间的序列关系,所以可以最终抽取得到准确、全面且丰富的用户行为特征。
  • 一种确定用户行为特征方法系统
  • [发明专利]用户行为分析方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310123846.3在审
  • 王平 - 阿维塔科技(重庆)有限公司
  • 2023-02-16 - 2023-06-06 - G06F16/9535
  • 本发明实施例涉及数据处理技术领域,公开了一种用户行为分析方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取用户行为序列,用户行为序列包括多个用户行为,以及各用户行为的发生时间;根据多个用户行为的预设发生顺序,确定用户行为序列中第一用户行为的数量,以及至少一个第二用户行为的总数量;若第一用户行为的数量大于或等于至少一个第二用户行为的总数量,则根据第三用户行为用户行为序列进行窗口划分,得到第一窗口序列,第三用户行为是至少一个第二用户行为中的任意一个用户行为;根据第一窗口序列中的各用户行为,确定用户行为序列对应的转化信息。应用本发明的技术方案,能够提高用户行为序列的分析效率,节约计算机资源。
  • 用户行为分析方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]异常用户识别方法及装置、电子设备和存储介质-CN202110854925.2在审
  • 张泽磊 - 广州博冠信息科技有限公司
  • 2021-07-28 - 2021-10-29 - G06K9/62
  • 本公开是关于一种异常用户识别方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质,涉及计算机技术领域,可以应用于根据用户行为识别异常用户的场景。该方法包括:获取用户行为日志文件,根据用户行为日志文件确定目标用户对应的多个用户行为记录;根据多个用户行为记录确定对应的行为序列数据;行为序列数据包括用户行为序列与行为时间间隔序列;根据用户行为序列与行为时间间隔序列确定行为异常值;获取目标用户用户特征,并根据用户特征与行为异常值确定目标用户是否为异常用户。本公开可以根据用户用户行为向量与行为时间间隔序列确定行为异常值,进而根据行为异常值与用户特征识别是否为异常用户,可以有效提高识别准确率。
  • 异常用户识别方法装置电子设备存储介质

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