公开(公告)号：CN115604130A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211523044.3

申请日：2022-12-01

申请人： 中南大学(CN)

发明人： 刘佳璇 ,  张永敏 ,  卢华丽 ,  王姗姗 ,  周杰钰

IPC分类号： H04L41/147 ,  H04L41/142 ,  H04L41/14 ,  H04W24/08 ,  G06F17/10

摘要： 本发明公开了一种APP流行度预测模型构建方法、预测方法、设备及存储介质，所述构建方法包括获取APP流行度分布数据，所述APP流行度分布数据包括使用待分析APP的用户数量、使用待分析APP消耗的流量以及访问待分析APP的次数；根据所述APP流行度分布数据构建APP流行度预测模型，其中所述APP流行度预测模型用于计算每个待分析APP的预测比例，进而计算待分析APP的流行度以及所有待分析APP的流行度分布轨迹。相对于传统的使用APP应用市场内数据或指标来评价或分析APP流行度，本发明具有更高的真实性，提高了APP流行度分析结果的准确性。

公开(公告)号：CN115604027A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211496327.3

申请日：2022-11-28

申请人： 中南大学(CN)

发明人： 何骁豪 ,  张永敏 ,  段思婧 ,  肖飞 ,  王姗姗 ,  孟陈莹

IPC分类号： H04L9/40 ,  H04L41/142 ,  H04L41/16 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241

摘要： 本发明公开了一种网络指纹识别模型训练方法、识别方法、设备及存储介质，该训练方法包括获取蜂窝网络用户在第一时间段内的流量使用数据集；确定每个用户在每个第二时间段内的轨迹特征序列；计算每个用户与其他用户的轨迹相似度，确定每个用户的最相邻用户，并由每个用户的最相邻用户生成该用户的候选用户序列；根据每个用户的N1个轨迹特征序列及其候选用户序列生成该用户的正样本和负样本；构建用户网络指纹识别模型，利用训练样本集中的正样本和负样本对所述用户网络指纹识别模型进行训练，得到目标用户网络指纹识别模型。本发明能够提高复杂蜂窝场景下用户网络指纹的识别精度。