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公开(公告)号：CN115473718A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211084180.7
申请日：2022-09-06
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于行为关联挖掘的业务数据异常识别方法及装置，涉及数据安全处理领域，该方法包括：从业务数据中确定用户的上网行为信息，从上网行为信息中提取用户特征和行为特征；用户特征用于表征用户上网操作的操作环境信息，行为特征用于表征用户上网操作的时间顺序信息；将用户特征和行为特征输入至业务数据识别模型中，得到由业务数据识别模型输出的异常行为信息；业务数据识别模型是基于用户的样本行为流图训练得到的；样本行为流图是基于用户的样本用户特征和样本行为特征构建的。本发明通过业务数据识别模型进行异常识别，能够对异常行为迅速地做出裁决和响应，以此准确实现用户行为管理限制等，能够满足大数据时代的发展要求。
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公开(公告)号：CN115473718B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202211084180.7
申请日：2022-09-06
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: H04L9/40 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于行为关联挖掘的业务数据异常识别方法及装置，涉及数据安全处理领域，该方法包括：从业务数据中确定用户的上网行为信息，从上网行为信息中提取用户特征和行为特征；用户特征用于表征用户上网操作的操作环境信息，行为特征用于表征用户上网操作的时间顺序信息；将用户特征和行为特征输入至业务数据识别模型中，得到由业务数据识别模型输出的异常行为信息；业务数据识别模型是基于用户的样本行为流图训练得到的；样本行为流图是基于用户的样本用户特征和样本行为特征构建的。本发明通过业务数据识别模型进行异常识别，能够对异常行为迅速地做出裁决和响应，以此准确实现用户行为管理限制等，能够满足大数据时代的发展要求。
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公开(公告)号：CN115907505A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211232861.3
申请日：2022-10-10
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的电力互联网运维预警方法及系统，包括以下步骤：基于事先构建的电力互联网知识图谱，获取与待监测应用系统存在包含关系的业务，并从中筛选出运行故障的业务，对该类业务进行标记，得到被标记的业务；基于事先构建的电力互联网知识图谱，获取与被标记的业务存在影响关系的关联指标，并从中筛选出异常的关联指标，对该类异常的关联指标进行标记，得到被标记的关联指标；基于事先构建的电力互联网知识图谱，获取与被标记的关联指标存在影响关系的其他关联指标，并从中筛选出异常的关联指标，对该类异常的关联指标进行标记，得到被标记的关联指标；基于被标记的业务和关联指标，实现电力互联网运维预警。
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公开(公告)号：CN115240007A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210924010.9
申请日：2022-08-02
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 南京大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于频域分解神经网络的图像分类加速方法及设备。方法包括：将原始图像转化为RGB图像，并缩放为卷积神经网络的输入特征图所能接纳的图像像素大小相同的图像；将图像输入预先训练好的轻量化神经网络模型，进行图像分类识别，得到图像分类识别结果，其中，所述轻量化神经网络模型为通过对神经网络经过频域分解和轻量化得到。该轻量化神经网络模型将空间域的卷积运算转换为频率域的矩阵乘法运算并进行压缩，可以得到与原始神经网络的输出大致相同的输出，而具有更少的参数量和以FLOPs衡量的计算量。本发明显著地减少计算成本和存储成本，能够有效加速图像分类任务。
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公开(公告)号：CN117591854A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311499229.X
申请日：2023-11-10
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F18/213 , H04L43/04 , H04L43/08 , H04L9/40 , H04L69/22 , H04L65/1104
Abstract: 本发明属于流量测绘技术领域，其目的在于提供一种自适应流量分析方法、系统、电子设备及介质。本发明公开了一种自适应流量分析方法，包括：获取流量记录文件，并对所述流量记录文件进行特征解析，得到流量基本特征信息表；对所述流量基本特征信息表中的流量基本特征信息进行预处理，得到预处理后流量特征信息表；根据所述预处理后流量特征信息表得到流量特征关联矩阵；根据所述流量特征关联矩阵对预存的历史流量特征关联矩阵进行动态自适应更新，得到更新后流量特征关联矩阵，并根据所述更新后流量特征关联矩阵得到最优特征关联集合；根据所述最优特征关联集合，得到流量评估结果。本发明可提高流量分析的准确性及有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115617975A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211637205.1
申请日：2022-12-20
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对少样本多轮对话的意图识别方法及装置，方法包括：在接收到针对客户端输入的待处理描述文本且存在当前意图标签时，获取当前意图标签的历史对话数据后与待处理描述文本输入预先训练的意图切换模型中，输出待处理描述文本对应的第一相关度；预先训练的意图切换模型是基于少样本的历史问答数据训练生成的；当第一相关度小于等于预设阈值且存在多个历史意图标签时，计算每个历史意图标签的第二相关度；基于每个历史意图标签的第二相关度将当前意图标签进行切换。本申请实现了问答系统中每轮对话都能在最合理的意图下进行，同时可在多个意图中基于输入文本随机切换，实现智能问答。
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公开(公告)号：CN114840680A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210290410.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 浙江省北大信息技术高等研究院
Abstract: 本发明公开了一种实体关系联合抽取方法，方法包括：获取待抽取的目标文本数据；将目标文本数据输入预先训练的实体关系联合抽取模型中；实体关系联合抽取模型包括BERT编码层、CRF层和sigmoid得分层；预先训练的实体关系联合抽取模型训练过程包括，将BERT编码层输出的字符表示向量输入CRF层得到第一交叉熵损失值；根据每个字符的拼接向量输入sigmoid得分层得到第二交叉熵损失值；每个字符的拼接向量是由CRF层输出的字符的实体预测标签与BERT编码层输出的字符表示向量拼接的；输出目标文本数据对应的实体参数和关系参数。本申请可提升关系抽取任务的准确性，模型能自动学习两个任务的相关信息，也能有效减小因流水线工作导致的累积误差，提升模型抽取准确度。
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公开(公告)号：CN111753007A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010546939.3
申请日：2020-06-16
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于多系统下可插拔式组件数据汇聚系统及汇聚方法，所述方法通过数据汇聚系统的汇聚采集器，适配多数据源、多协议、多接口数据源的通用型归集数据的方法，通过可热插拔的汇聚模型器归集目标数据源、采集的数据通过中间数据模型转换层转换成标准结构化数据，并将数据流存储到消息中间件，再从消息中间件中调用数据流进行分析处理。本发明不需要通过在被采集业务系统中修改代码和加入插件等方式归集目标数据，对被采集的业务系统无感知，对采集系统无性能影响，无干扰，部署快速，且实施条件简单，兼容多种操作系统和多种系统平台。
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公开(公告)号：CN118260398A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410374127.3
申请日：2024-03-29
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F16/332 , G10L15/197 , G10L15/16 , G10L15/26 , G10L15/06 , G06F16/33 , G06Q30/01 , G06F18/213 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种用户咨询智能应答方法、系统、设备及存储介质，方法包括：获取目标用户提出咨询的咨询音频，获得咨询文本；获取历史时间所有用户进行咨询的历史咨询音频，获得对应的历史咨询文本；获得有效历史咨询音频和有效历史咨询文本；根据所述有效历史咨询文本，构建智能应答数据集；对所述历史咨询音频和历史咨询文本进行特征数据提取，构建投诉概率分析模型；获得目标用户的投诉概率分析结果；根据所述投诉概率分析结果，判断所述投诉概率用户画像是否满足预设投诉概率阈值，对目标用户进行智能应答或人工应答。本发明可以能够准确定位用户画像、及时解决用户诉求、降低用户投诉率。
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公开(公告)号：CN115618270B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211621367.6
申请日：2022-12-16
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06T9/00 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本申请提供一种多模态意图识别方法、装置、电子设备和存储介质。涉及人工智能技术领域，所述方法包括：获取待识别数据,所述待识别数据包括至少两种模态的数据，每一模态数据具有不同的数据类型；对所述待识别数据进行编码，得到每一模态数据的表示序列；将所述每一模态数据的表示序列作为节点特征，构建多模态异构图；通过基于注意力机制的全局视图对所述多模态异构图进行编码，得到所述多模态异构图的表示；根据所述多模态异构图的表示进行分类，得到意图识别结果。上述方法可有效地对多模态信息进行融合，采用多模态异构图提升用户交互意图识别准确率，实现自然灵活的人机交互。
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