公开(公告)号：CN117950861A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410049550.6

申请日：2024-01-12

Applicant: 北京邮电大学 ,  联通时科(北京)信息技术有限公司

Inventor： 徐思雅 ,  李文璟 ,  邹杰 ,  丰雷 ,  周凡钦 ,  杨晓春 ,  高飞 ,  王亚斌 ,  白龙 ,  陈曦 ,  尹超 ,  徐皓 ,  金颖

IPC: G06F9/50 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供一种联邦机器学习系统资源分配处理方法及装置。该方法包括：确定联邦机器学习系统中智能终端在当前联邦学习回合的总时延得分和本地模型参数的质量，基于与智能终端对应的声誉评估模型进行分析，获得智能终端在当前联邦学习回合的当前声誉值；获得预设的智能终端集合中每个智能终端的资源属性信息，将资源属性信息输入至预设的智能终端选择和延迟准入模型，获得选择调用的当前联邦学习回合中的目标智能终端和资源分配策略；基于资源分配策略对目标智能终端分配相应的目标新鲜度的联邦学习的全局模型参数和相应的资源。本发明提供的方法，能够有效提高联邦机器学习系统资源分配效率和准确率，使每个回合选择的智能终端保持稳定。

公开(公告)号：CN118152949B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202410565906.1

申请日：2024-05-09

Applicant: 联通时科(北京)信息技术有限公司

Inventor： 杨晓春 ,  高飞 ,  田鑫 ,  万翔宇 ,  侯洁琼 ,  仇春静 ,  柯阳 ,  姚昕 ,  王智 ,  杨晓萌 ,  蔡晓洁 ,  徐瑞欣 ,  陈晓旭 ,  姜玉哲 ,  杨文明 ,  徐皓

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/27 ,  G06Q40/03 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明提供一种异常用户的识别方法、装置及可读存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取目标用户粗颗粒度的用户信息；根据所述粗颗粒度的用户信息采用预设的分类器对所述目标用户的异常风险等级进行预测，到得对应的预测结果；采用AI评价模型对所述预测结果的置信度进行评价；响应于所述置信度的评价结果为高置信度，输出高置信度的所述预测结果；响应于所述置信度的评价结果不为高置信度，采用所述目标用户中颗粒度或细颗粒度的用户信息对所述目标用户的异常风险等级进行预测。该方法、装置及可读存储介质能够解决现有的异常用户识别方法存在预测准确率低、对算力要求高的问题。

公开(公告)号：CN118152949A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410565906.1

申请日：2024-05-09

Applicant: 联通时科(北京)信息技术有限公司

Inventor： 杨晓春 ,  高飞 ,  田鑫 ,  万翔宇 ,  侯洁琼 ,  仇春静 ,  柯阳 ,  姚昕 ,  王智 ,  杨晓萌 ,  蔡晓洁 ,  徐瑞欣 ,  陈晓旭 ,  姜玉哲 ,  杨文明 ,  徐皓

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/27 ,  G06Q40/03 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明提供一种异常用户的识别方法、装置及可读存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取目标用户粗颗粒度的用户信息；根据所述粗颗粒度的用户信息采用预设的分类器对所述目标用户的异常风险等级进行预测，到得对应的预测结果；采用AI评价模型对所述预测结果的置信度进行评价；响应于所述置信度的评价结果为高置信度，输出高置信度的所述预测结果；响应于所述置信度的评价结果不为高置信度，采用所述目标用户中颗粒度或细颗粒度的用户信息对所述目标用户的异常风险等级进行预测。该方法、装置及可读存储介质能够解决现有的异常用户识别方法存在预测准确率低、对算力要求高的问题。