一种服务设计评审方法、装置、设备、介质及产品

    公开(公告)号:CN119294884A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411285218.6

    申请日:2024-09-13

    Abstract: 本发明公开了一种服务设计评审方法、装置、设备、介质及产品,该方法包括:获取服务设计文档;对服务设计文档进行解析,确定全量评审项清单;根据预设缺陷模型库、全量评审项清单及服务设计文档的目录项,构建核查服务设计文档的核查器池;根据核查器池对全量评审项清单中的各评审项进行核查,得到核查结果并生成服务设计文档的评审报告。通过确定服务设计文档的全量评审项清单,并针对评审该服务设计文档构建核查器池,通过核查器池对各评审项进行核查,得到评审报告。实现了对服务设计的自动评审,释放人力成本。实现了对用于评审的核查器池的动态编排,提高了核查器池的针对性,进而提高了评审工作的质量和效率。

    用户画像模型的构建系统

    公开(公告)号:CN114119057A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202110914043.0

    申请日:2021-08-10

    Abstract: 本发明公开了一种用户画像模型的构建系统,包括数据采集模块,用于利用词袋模型获取待分析用户的历史数据;特征构建模块,用于基于历史数据构建用户特征库;特征提取模块,用于对用户特征库进行特征提取,得到用户关键特征子库;特征选择模块,用于对用户关键特征子库进行降维,并确定其索引标签,生成用户画像标签库;模型确定模块,用于基于神经网络算法对用户画像标签库进行训练;根据多个时间区间的训练数据的权重值对每一时间区间的训练数据的索引标签进行训练,得到用户画像模型。本发明通过在多个数据维度对特殊领域用户进行画像,构建可标签化模型,对于异构数据源可以快速形成立体化智能画像生成模型,识别异常用户。

    基于图片识别的三率合一数据指标智能监测方法及系统

    公开(公告)号:CN116994268A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202210426685.0

    申请日:2022-04-21

    Abstract: 基于图片识别的三率合一数据指标智能监测方法及系统,包括:将获取的待分析基建工程的非结构化数据和现场监控截图输入到预先训练好的深度学习模型中,得到非结构化数据与业务勾稽关系,以及现场监控截图与现场人员、设备、项目进度的关联关系;基于非结构化数据与业务勾稽关系,以及现场监控截图与现场人员、设备、项目进度的关联关系和预先构建的自动化审计模型,检测三率合一数据指标是否正常;其中,深度学习模型是基于基建工程的非结构化文档和现场监控截图结合基建工程的非结构化文档与业务勾稽关系,以及现场监控截图与现场人员、设备、项目进度的关联关系对神经网络进行训练得到。本发明可准确的识别出各阶段。

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