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1. WO2019114481 - PROCÉDÉ DE RECONNAISSANCE DE TYPE DE GRAPPE, APPAREIL, APPAREIL ÉLECTRONIQUE ET SUPPORT D'INFORMATIONS

Numéro de publication WO/2019/114481
Date de publication 20.06.2019
N° de la demande internationale PCT/CN2018/115353
Date du dépôt international 14.11.2018
CIB
G06Q 50/00 2012.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
50Systèmes ou procédés spécialement adaptés à un secteur particulier d’activité économique, p.ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
CPC
G06N 3/02
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
G06Q 50/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
50Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
Déposants
  • 腾讯科技(深圳)有限公司 TENCENT TECHNOLOGY (SHENZHEN) COMPANY LIMITED [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 杨洋 YANG, Yang
  • 郑雪菲 ZHENG, Xuefei
Mandataires
  • 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) SHENPAT INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY
Données relatives à la priorité
201711331027.913.12.2017CN
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) CLUSTER TYPE RECOGNITION METHOD, APPARATUS, ELECTRONIC APPARATUS, AND STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ DE RECONNAISSANCE DE TYPE DE GRAPPE, APPAREIL, APPAREIL ÉLECTRONIQUE ET SUPPORT D'INFORMATIONS
(ZH) 集群类型识别方法、装置、电子设备及存储介质
Abrégé
(EN)
A cluster type recognition method, apparatus, electronic device, and storage medium; in the method, features to be tested of a cluster to be tested are acquired; as the features to be tested at least comprise a degree of importance parameter respectively corresponding to each type of preset behaviour parameter of each member of the cluster to be tested, the features to be tested can represent the behaviour features of each member of the cluster to be tested, and the degree of importance in each type of preset behaviour parameter of each member in the cluster to be tested; as a cluster type prediction model is obtained by training a neural network, the cluster type prediction model can acquire the cluster structure of the cluster to be tested from multiple angles and dimensions on the basis of the features to be tested; and as the smallest true vector and difference vector length is the training target during the process of training the cluster type prediction model, the cluster type prediction model can accurately predict the prediction probability that the cluster to be tested belongs to known cluster types.
(FR)
L'invention concerne un procédé de reconnaissance de type de grappe, un appareil, un dispositif électronique et un support d'informations ; dans le procédé, des caractéristiques à tester d'une grappe à tester sont acquises ; puisque les caractéristiques à tester comprennent au moins un degré de paramètre d'importance correspondant respectivement à chaque type de paramètre de comportement prédéfini de chaque élément de la grappe à tester, les caractéristiques à tester peuvent représenter les caractéristiques de comportement de chaque élément de la grappe à tester, et le degré d'importance de chaque type de paramètre de comportement prédéfini de chaque élément de la grappe à tester ; puisqu'un modèle de prédiction de type de grappe est obtenu par entraînement d'un réseau neuronal, le modèle de prédiction de type de grappe peut acquérir la structure de grappe de la grappe à tester à partir de multiples angles et dimensions sur la base des caractéristiques à tester ; et puisque la longueur la plus petite de vecteur vrai et de vecteur de différence est la cible d'apprentissage pendant le processus d'apprentissage du modèle de prédiction de type de grappe, le modèle de prédiction de type de grappe peut prédire avec précision la probabilité de prédiction du fait que la grappe à tester appartient à des types de grappes connus.
(ZH)
一种集群类型识别方法、装置、电子设备以及存储介质,该方法中,获得待测集群的待测特征,由于待测特征至少包括待测集群的各成员在每一类预设行为参数分别对应的重要程度参数,说明待测特征能够表征待测集群中各成员之间的行为特征,以及各成员在该待测集群中每一类预设行为参数上的重要程度;由于集群类型预测模型是训练神经网络得到的,因此集群类型预测模型能够基于待测特征,多角度多维度的获得待测集群的集群结构;且由于在训练集群类型预测模型的过程中,是以真实向量和差值向量的长度最小为训练目标,因此,集群类型预测模型可以准确的预测出待测集群属于各类已知集群的预测概率。
Également publié en tant que
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