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公开(公告)号：CN118821048A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410934078.4
申请日：2024-07-12
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , H04L41/147 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请提供一种区域间流量预测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及互联网技术领域，其中方法包括：针对各区域组合，基于初始切分参数对区域组合内的两个区域之间的历史流量数据时序进行分割，得到区域组合对应的至少两个初始数据块；将各区域组合对应的至少两个初始数据块输入图卷积模型的第一个时空特征提取层中，得到节点之间的时空特征；基于目标切分参数对前一个时空特征提取层输出的时空特征进行分割，将分割得到的至少两个目标数据块输入相邻的时空特征提取层，直至得到最后一个时空特征提取层输出的时空特征；基于各时空特征提取层输出的时空特征，预测各区域组合内的两个区域之间的流量数据时序。本申请能够提高流量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118802291A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410365688.7
申请日：2024-03-28
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/214
摘要： 本发明提供一种网络流量异常检测方法及装置，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取待检测网络设备的目标网络流量数据；将目标网络流量数据输入至检测模型的特征提取模块，得到目标网络流量数据的多域混合特征；将目标网络流量数据的多域混合特征输入至检测模型的流量异常检测网络，得到待检测网络设备的流量异常检测结果；其中，检测模型是基于未标记的第一样本网络流量数据、第一样本网络流量数据的多域统计特征，以及已标记的第二样本网络流量数据和第二样本网络流量数据的流量异常标签进行训练得到的；第一样本网络流量数据的数量大于第二样本网络流量数据的数量。本发明实现在带标签的样本较少时，精准地获取网络流量异常检测结果。
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公开(公告)号：CN118798407A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311538859.3
申请日：2023-11-17
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F16/9535 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 本申请涉及IT应用技术领域，提供了一种潜在换机用户预测方法、装置、电子设备和存储介质，包括获取时间数据；根据时间数据，选择预先训练完成的常规换机预测模型、品牌偏好换机预测模型和偶发性换机预测模型中的至少一个进行潜在换机用户预测；常规换机预测模型根据用户业务数据进行预测，品牌偏好换机预测模型根据用户业务数据和用户品牌偏好进行预测，偶发性换机预测模型根据用户业务数据和预设粒度的至少一类业务时序数据进行预测。本申请通过不同模型进行针对性的潜在换机用户预测，能够挖掘出更多的潜在客户群，提高预测准确性，另外，偶发性换机预测模型基于预设粒度的业务时序数据进行预测，能够表征出用户业务的趋势性和波动性。
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公开(公告)号：CN116954960A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211225254.4
申请日：2022-09-30
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
摘要： 本申请公开了一种监测系统的故障寻因方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域，该方法包括：在检测到总故障指标异常时，获取叶子元素的当前值，基于当前值得到偏差度集合并计算得到根因潜在得分；基于根因潜在得分，进行筛选得到根因集合，并删除后代叶子元素；若符合集合条件，则将当前的根因集合作为故障根因。在本申请中，计算叶子元素的偏差度时，计算量小，筛选候选根因元素后将后代叶子元素删除，降低了对每层候选根因元素的迭代计算量，提高寻因速度，且预设的集合条件，提高了寻到的根因的准确度，即提高了对监测系统进行故障寻因的效率。
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公开(公告)号：CN118804386A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410446438.6
申请日：2024-04-15
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： H04W72/566 , G06N3/006
摘要： 本申请涉及通信技术领域，提供一种资源分配优先级的确定方法、装置、设备、介质和计算机程序产品。该方法包括：对多个待调度用户进行种群初始化，得到初始化后的种群；对种群中的每个个体进行适应度评估，得到适应度评估结果；个体表征待调度用户，适应度评估结果用于衡量每个个体的资源分配方案的优劣程度；基于适应度评估结果，迭代更新种群，以确定待调度用户的下行资源分配的优先级。本申请通过贪婪算法改进的遗传算法，确定待调度用户的下行资源分配的优先级，保证了整体频谱效率的基础上实现资源分配更加合理，提高了分配效率和准确性，同时提高用户感知，保障流量的基础上提高传输质量。
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公开(公告)号：CN118799010A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311345742.3
申请日：2023-10-17
IPC分类号： G06Q30/0601 , G06F16/735 , G06F16/75 , G06F16/783 , G06F18/2415 , G06N3/0442
摘要： 本发明提供一种视频推荐营销方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：基于多个用户的用户数据，构建各用户对应的用户画像；用户画像包括多种维度的属性标签；针对每个用户，基于多种维度的属性标签和至少两个业务目标需求，确定各业务目标需求对应的用户特征向量；将各用户特征向量输入至需求预测模型，得到需求预测模型输出的各业务目标需求对应的概率值；需求预测模型是基于样本用户特征向量进行训练得到的；概率值表示用户满足业务目标需求的概率；基于各概率值，对用户进行视频推荐营销。通过构建包括多种维度的属性标签的用户画像，使得用户画像更加丰富完整，提升视频营销的成功率。
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公开(公告)号：CN118797328A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311378094.1
申请日：2023-10-23
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , H04M3/22 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06F123/02
摘要： 本申请涉及机器学习技术领域，提供一种基于时间序列的模型训练方法及装置。方法包括：基于预先获取的路测语音数据和XDR语音数据，以第一阈值为时间划分粒度，构建出时间序列语音数据集；基于所述时间序列语音数据集，得到第一训练数据集；基于所述第一训练数据集训练预先设置的候选模型，得到训练后的语音质量评估模型。本申请提供的方法引入时序这一概念作为隐含的时间特征，具体以第一阈值为时间划分粒度对数据进行划分，构建出时间序列语音数据集，进而利用基于该时间序列语音数据集得到的第一训练数据集训练模型，可以使模型参考时间特征更好地学习语音质量评估，进而可以有效提高最终训练得到的语音质量评估模型的评估准确性。
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公开(公告)号：CN118804015A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311378119.8
申请日：2023-10-23
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司
IPC分类号： H04W24/08 , H04W24/02 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F123/02
摘要： 本发明提供一种家庭无线网络质差分析方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取内置于路由器中的软探针采集的家庭无线网络数据；对家庭无线网络数据进行数据预处理，对预处理得到的家庭无线网络数据特征进行特征挖掘，得到质差数据特征；将质差数据特征输入质差检测模型，得到质差检测模型输出的质差检测结果；在家庭无线网络存在质差时，根据家庭无线网络数据特征和质差数据特征分析质差原因，确定网络质量优化策略。本发明通过数据特征挖掘获取到终端的用户感知信息，可以更加准确地描述用户感知，简洁有效地分析无线网络质差原因；数据来自软探针自动上报，无需到现场采集，数据获取方式方便快捷，从而降低人力成本和时间成本。
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公开(公告)号：CN118802720A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410536866.8
申请日：2024-04-30
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： H04L45/121 , H04L45/12 , H04L45/03 , H04L45/02
摘要： 本发明提供一种网络路径优选方法、装置、设备、存储介质及程序产品，其中方法包括：基于通信网络构建网络拓扑结构，获取路由请求，确定源端口和目标端口，对网络拓扑结构进行剪枝；获取每条链路的感知数据，感知数据包括时延，对每条链路的时延进行特征提取，将每条链路的时延的特征向量输入至预先构建的预测模型，得到每条链路的预测时延；基于剪枝后的网络拓扑结构生成网络拓扑图，基于每条链路的感知数据和每条链路的预测时延，在网络拓扑图中进行全局路径搜索，确定最优路径。本发明综合考虑多个指标进行路径优选，准确度高、可靠性强，能够最大程度地提高网络通信质量，适用于复杂的大型网络。
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公开(公告)号：CN118802473A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410965780.7
申请日：2024-07-18
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： H04L41/0631 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/0677
摘要： 本发明提供一种设备故障根因定位方法、装置、设备、存储介质及产品，包括：在网络设备发生故障时，获取网络设备的告警信息；根据所述网络设备的告警信息，构建初始网络设备拓扑图；通过消息传递函数，对所述初始网络设备拓扑图中节点和边的表征信息进行更新；将更新后的目标网络设备拓扑图输入训练好的图分类模型，得到所述网络设备发生故障的根本原因。本发明通过根据网络设备的告警信息构建初始网络设备拓扑图，通过消息传递函数，对初始网络设备拓扑图中节点和边的表征信息进行更新，可以模拟发生故障时可能出现的故障向其他相关设备或网络节点扩散的现象，以将可能出现的故障链的信息更新到网络设备拓扑图中，实现对网络拓扑的精准建模。
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