用户识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117291637A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311129492.X

    申请日:2023-09-01

    摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,公开了一种用户识别方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取单位的企业规模信息,以及单位中所有用户的工作话务信息;通过强分类器根据工作话务信息提取所有用户的话务特征信息,并根据企业规模信息和话务特征信息确定所有用户中的目标待验证用户;通过弱分类器根据目标待验证用户的目标话务信息对目标待验证用户进行筛选,获得目标用户。本发明通过强分类器根据企业规模信息和单位所有用户的话务特征信息确定待验证用户,并通过弱分类器根据待验证用户的话务信息进行用户筛选,获得目标用户,解决了现有技术中银行内部的高净值客户识别模型难以全面识别高净值客户,查全率较低的技术问题。

    一种库存管理优化方法、装置和系统

    公开(公告)号:CN104573839B

    公开(公告)日:2018-12-04

    申请号:CN201310478738.4

    申请日:2013-10-14

    摘要: 本发明公开了一种库存管理优化方法、装置和系统,其中,所述库存管理优化方法包括:设置各库存物料范围,根据所述各库存物料范围建立第一代种群;设置变异分箱维度;设置库存管理优化终止条件;根据所述第一代种群中的个体进行交叉繁殖,并在每代交叉繁殖结束后,按预设选取数量选取适应度最高的个体参与下一代繁殖;确定所述繁殖趋于局部收敛时,根据设置的变异分箱维度在每个变异分箱维度内随机选取个体作为变异个体,将所述变异个体与上一代个体交叉繁殖,并在所述繁殖满足库存管理优化终止条件时,优化终止。采用本发明的技术方案,能够在较短时间内获得库存的最优配置方案。

    标签聚类的方法和装置
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN106777285A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201611246029.3

    申请日:2016-12-29

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 本申请涉及一种标签聚类的方法和装置。该方法包括:从多个标签中选择初始标签,以该初始标签形成子标签簇,其中初始标签为与多个标签中其它标签的平均相似度最小的标签;执行迭代处理以获得与子标签簇内所有标签的平均相似度值最小并且小于等于预设阈值的新标签,并在每次获得新标签后以该新标签更新子标签簇,直到新标签与子标签簇内所有标签的平均相似度值大于预设阈值为止;将由与子标签簇内所有标签的平均相似度值大于预设阈值的新标签之前获得的所有标签形成的子标签簇作为目标标签簇。

    一种挖掘核心用户的方法及装置

    公开(公告)号:CN105824813A

    公开(公告)日:2016-08-03

    申请号:CN201510002653.8

    申请日:2015-01-05

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 本发明涉及数据处理领域,特别是涉及一种挖掘核心用户的方法及装置,能够有效地识别需要消息的用户,避免了大量信息浪费,该方法为:获取用户历史操作数据,分别针对每一个用户筛选出在设定历史时段内与相应用户关联度最高的N个其他用户;分别针对每一个用户,从其对应的N个其他用户中筛选出业务属性特征符合预设关联条件的其他用户,以及将每一个用户和对应的筛选后的其他用户组成关联用户组;分别在每一个关联用户组中,挑选出被叫等级最高的用户作为所在关联用户组的核心用户,因此极大地提高了信息发送的针对性。

    风险交易识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117273755A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311129469.0

    申请日:2023-09-01

    摘要: 本发明属于风险交易识别,公开了一种风险交易识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:根据交易网络计算第一账号的异常值和第二账号的异常值,其中,交易网络为根据各充值交易账号的账户交易信息构建,充值交易账号包括第一账号以及对应的第二账号;将第一账号的异常值、第二账号的异常值、第一账号的账户交易信息以及第二账号的账户交易信息输入至风险识别模型,得到第一账号和第二账号之间的交易风险概率;根据交易风险概率确定第一账号的账户交易信息中的风险交易。通过上述方式,基于交易风险概率可对第一账号的账户交易信息中所存在的风险交易进行快速识别,提高了对充值交易中风险交易识别的准确率和识别效率。

    基于网络的用户身份防盗用系统、方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN109711134B

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN201811628086.7

    申请日:2018-12-28

    IPC分类号: G06F21/32 G06F21/46 G06T1/00

    摘要: 本发明涉及一种基于网络的用户身份防盗用系统、方法、设备及存储介质,该系统包括:相互并联的多个工作组,每个工作组包括:身份信息采集装置,用于获取用户的身份信息,并采集用户的生物特征信息;至少一个网络终端,与身份信息采集装置串联,网络终端用于获取用户设置的网络登录密码信息;云数据库服务平台,通过网络与多个工作组通信连接,云数据库服务平台用于生成用户的用户身份识别编码,并将用户身份识别编码推送至网络终端;网络终端进一步用于,根据用户身份识别编码确认用户的身份信息是否被盗用。本发明可以有效避免用户身份发生盗用、冒用等威胁网络用户安全及网络运行环境安全现象发生。

    一种挖掘核心用户的方法及装置

    公开(公告)号:CN105824813B

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201510002653.8

    申请日:2015-01-05

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 本发明涉及数据处理领域,特别是涉及一种挖掘核心用户的方法及装置,能够有效地识别需要消息的用户,避免了大量信息浪费,该方法为:获取用户历史操作数据,分别针对每一个用户筛选出在设定历史时段内与相应用户关联度最高的N个其他用户;分别针对每一个用户,从其对应的N个其他用户中筛选出业务属性特征符合预设关联条件的其他用户,以及将每一个用户和对应的筛选后的其他用户组成关联用户组;分别在每一个关联用户组中,挑选出被叫等级最高的用户作为所在关联用户组的核心用户,因此极大地提高了信息发送的针对性。

    用户上网信令内容解析方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN108205592A

    公开(公告)日:2018-06-26

    申请号:CN201711491081.X

    申请日:2017-12-30

    IPC分类号: G06F17/30 G06N3/04

    摘要: 本发明提供了用户上网信令内容解析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:接收用户上网所输入的原始信令;从原始信令的内容中提取特征字段;获取所有训练集,训练集包括从原始信令的内容中提取的特征字段;采用循环神经网络模型对训练集进行训练获得M×N的矩阵,其中M表示特征字段中字符集合长度,N表示向量维度,M、N均为正整数;M×N的矩阵通过第一预定数目层的卷积神经网络模型进行特征提取;提取后的特征通过第二预定数目层的前置神经网络模型进行分类,完成用户上网所输入的原始信令对应的应用程序身份信息的确认。本发明自动对用户上网信令内容进行解析,减少人为干预,节约了资源并提高了解析APP的覆盖度。

    分布式系统业务调用链的时长统计方法和装置

    公开(公告)号:CN106874414B

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201710048703.5

    申请日:2017-01-22

    IPC分类号: G06F16/25

    摘要: 本发明公开了一种分布式系统业务调用链的时长统计方法和装置。该分布式系统业务调用链的时长统计方法包括:针对一个业务调用链中的多个调用中的每一调用执行以下操作:从该调用的日志数据中采集该调用的时间段的起始时间和结束时间;和基于起始时间和结束时间,通过并集计算将该时间段合并至时间轴;以及计算时间轴上的所有时间段的时长之和。通过对分布式系统的业务调用链中的各调用的处理时间段进行并集计算,实现了以业务调用链为单位,对多个分布式节点上的多个应用模块的调用时长的精确汇总统计。

    用户通信消费数据的标签聚类的方法和装置

    公开(公告)号:CN106777285B

    公开(公告)日:2020-03-06

    申请号:CN201611246029.3

    申请日:2016-12-29

    IPC分类号: G06F16/35 G06F16/9535

    摘要: 本申请涉及一种标签聚类的方法和装置。该方法包括:从多个标签中选择初始标签,以该初始标签形成子标签簇,其中初始标签为与多个标签中其它标签的平均相似度最小的标签;执行迭代处理以获得与子标签簇内所有标签的平均相似度值最小并且小于等于预设阈值的新标签,并在每次获得新标签后以该新标签更新子标签簇,直到新标签与子标签簇内所有标签的平均相似度值大于预设阈值为止;将由与子标签簇内所有标签的平均相似度值大于预设阈值的新标签之前获得的所有标签形成的子标签簇作为目标标签簇。