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        [發明專利]應用程序功能推送方法、裝置、計算機設備和存儲介質在審

        專利信息
        申請號: 202210756522.9 申請日: 2022-06-30
        公開(公告)號: CN115062086A 公開(公告)日: 2022-09-16
        發明(設計)人: 李志韜;林潔;梁敏 申請(專利權)人: 中國工商銀行股份有限公司
        主分類號: G06F16/26 分類號: G06F16/26;G06F16/28;G06F16/25;G06F16/215
        代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224 代理人: 方高明
        地址: 100140 北*** 國省代碼: 北京;11
        權利要求書: 暫無信息 說明書: 暫無信息
        摘要: 本申請涉及一種應用程序功能推送方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括:獲取應用程序上傳的用戶行為數據;對所述用戶行為數據進行預處理,得到用戶行為序列;對所述用戶行為序列進行數據挖掘,得到數據挖掘結果;在所述數據挖掘結果中篩選目標功能數據集;將所述目標功能數據集對應的應用程序功能推送至應用程序。采用本方法能夠提高應用程序功能推送效率。
        搜索關鍵詞: 應用程序 功能 推送 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質
        【主權項】:
        暫無信息
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        • 本發明屬于數據可視化技術領域,具體涉及一種基于可視化配置的數據采集方法和裝置,該方法包括:采集數據源基本信息;將數據源基本信息進行可視化展示,得到可視化頁面,其中,可視化頁面中的頁面元素被配置為允許以拖拽方式選擇;根據被選擇的頁面元素,生成第一查詢語句;對第一查詢語句進行優化,得到第二查詢語句;對第二查詢語句進行轉寫,得到最終查詢語句,以使用戶端根據最終查詢語句從各個數據庫中調用數據。本申請提供的技術方案,不僅降低了SQL的使用門檻,可以對用戶錄入的SQL語句進行自動改寫,實現一次編寫,多處執行;還實現了對SQL自動優化,提高了優化效率。
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        • 一種時空語義約束的軌跡數據壓縮方法,包括以下步驟:S1:設置時間同步的歐氏距離SED閾值和軌跡點語義相似性閾值;S2:獲取軌跡T={P1,P2,L,Pn}及其近似軌跡simtr={P1,Pn};S3:基于軌跡壓縮準則對所述軌跡進行壓縮;S4:輸出壓縮軌跡。本發明解決了傳統軌跡數據壓縮方法的軌跡壓縮結果缺乏可解釋性的技術問題,可用于時空軌跡數據語義表征及深層次數據挖掘,如人類活動軌跡大數據中的語義信息挖掘、颶風活動特征挖掘和動物遷徙規律及習性分析等。
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        • 2022-05-27 - 2022-10-11 - G06F16/26
        • 本申請涉及一種數據展示方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。所述方法包括:從數據庫中獲取預設業務系統的初始報表數據;按照第一預設頻率輪詢數據庫中的報表數據更新日志,根據報表數據更新日志從數據庫中獲取預設業務系統更新的報表數據;第一預設頻率與第二終端從預設業務系統中獲取最新的報表數據的第二預設頻率的差值小于預設閾值;根據更新的報表數據及初始報表數據,生成目標報表數據,將目標報表數據展示在場景頁面上。采用本方法能夠保證在場景頁面上展示的報表數據與第二終端的報表數據保持一致。
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        • 2022-07-05 - 2022-10-04 - G06F16/26
        • 本發明公開了一種基于自學習規則運算的鐵路貨運大數據可視化展示平臺,包括交互式可視化展示模塊、數據倉庫模塊、數據傳輸接口和數據挖掘模塊。與現有技術相比,本發明提供的基于自學習規則運算的鐵路貨運大數據可視化展示平臺能夠實現對鐵路貨運總體情況、貨物分布、貨物流動、貨物預測、客戶分類、客戶流動和貨運運價七個方面的刻畫,同時數據挖掘模塊能夠實現上述內容的智能分析,從海量數據中挖掘分析出輔助鐵路貨運科學決策的高價值信息。并通過大數據可視化和交互式方式給使用者提供高效、全面、直觀的使用體驗,為使用者迅速提供對高價值信息的高效洞察力。平臺的研發是對鐵路貨運數據資產的高效率轉化,助力鐵路貨運運營效率的提升。
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        • 本發明提供一種元宇宙原始數據的標記方法及標記系統,所述標記方法包括以下步驟:導入用于數據挖掘的挖掘集和帶有訓練目標的數據集,設置挖掘策略;訓練初始模型;準備迭代數據,通過MetaDataLabeler的模型迭代流程對初始模型進行迭代;對待挖掘的數據集進行數據挖掘;對沒有標簽的數據進行標注;將標注好的數據集合并到訓練集中生成新的訓練集版本,再次進行模型訓練生成新的模型版本。本發明從海量數據中挖掘出對模型能力提高最有利的數據,僅針對這部分數據進行標注,對原本的訓練數據集進行高效擴充,使用更新后的數據集再次訓練模型來提高模型能力,減少了對低質量數據的標注成本,擴充了高質量數據,提升了模型能力。
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        • 馬騎龍;楊世品;楊小健 - 南京工業大學
        • 2022-06-06 - 2022-09-27 - G06F16/26
        • 本發明公開了一種基于報警序列順序容忍度的工業報警模式挖掘方法,包括步驟S10:輸入報警泛濫序列數據庫,支持度閾值sup_min,以及最小頻繁模式長度Lth;步驟S20:采用預定義的時間窗口消除抖振報警;步驟S30:計算報警泛濫序列數據庫中項的頻率,刪除數據庫中小于支持度閾值的項,得到新的報警序列;步驟S40:統計以序列中一項為前綴的所有后綴,并通過報警序列中兩個報警發生在報警序列中的時間跨度判斷某一個報警標簽是否在前綴之后發生;步驟S50:輸出頻繁報警模式。本發明在報警數據庫中每項的頻率以此順序挖掘報警序列的基礎上引入報警時間跨度容忍度概念,使算法具備了報警序列短期順序模糊的容忍度,有效地抑制報警泛濫,保證了工業過程安全和生產效益。
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        • 2022-06-28 - 2022-09-27 - G06F16/26
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        • 數據處理方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質-202011285120.2
        • 李景才;王秀峰;黃淋淋 - 蘇州智加科技有限公司
        • 2020-11-17 - 2022-09-20 - G06F16/26
        • 本申請提供了一種數據處理方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質,屬于數據處理技術領域。本申請通過在獲取到行駛數據后,通過數據挖掘算法,從獲取到的行駛數據中識別出特征具有關聯性的至少一組行駛數據,從而得到各組行駛數據對應的標簽,標簽能夠指示行駛數據的特征,進而通過在獲取到限定特定行駛場景的場景條件參數后,將場景條件參數對應的標簽所標記的行駛數據,和場景條件參數所限定的特定行駛場景關聯起來,以便后續直接基于場景條件參數即可獲取到僅對應于某一特定駕駛場景的行駛數據,提高數據處理效率。
        • 一種用戶畫像構建方法、裝置、設備和介質-202210766154.6
        • 吳立;俞蓓;李鑫;杜宇斌 - 國網匯通金財(北京)信息科技有限公司
        • 2022-07-01 - 2022-09-16 - G06F16/26
        • 本申請提供了用戶畫像構建方法、裝置、設備和介質,方法包括:從基礎數據平臺中獲取多個電力用戶的畫像源數據;對多個電力用戶的畫像源數據進行預處理,得到多個電力用戶的處理后畫像源數據,作為多個電力用戶的目標源數據;對多個電力用戶的目標源數據進行分組聚類,得到至少一個數據分組;確定至少一個數據分組分別對應的用戶標簽;根據至少一個數據分組分別對應的用戶標簽,確定多個電力用戶分別對應的用戶標簽集合,將多個電力用戶分別對應的用戶標簽集合作為多個電力用戶分別對應的用戶畫像。本申請能從為線下業務的辦理過程提供服務的基礎數據平臺中獲取畫像源數據,基于畫像源數據能構建出準確且適用于電力營業廳線下服務模式的用戶畫像。
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