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公开(公告)号：CN116016118B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211723974.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L67/08
Abstract: 本公开提供了一种基于图神经网络的云网跨域告警聚类方法和装置。该方法包括：获取告警数据，其中所述告警数据构成告警消息块；按时间序列获取连续的告警消息块；判断是否进入模型训练阶段，若是，则响应于进入所述模型训练阶段，新建告警消息关系图并生成加权多关系图，或者维护告警消息关系图并更新加权多关系图；基于所述多关系图，通过加权多关系图神经网络算法MarGNN来训练告警消息节点的嵌入向量学习模型；输出所述告警消息节点的嵌入向量；以及基于所述嵌入向量，对所述告警消息进行聚类，以获得故障事件类簇。
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公开(公告)号：CN118245805A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410452256.X
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/0475 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供基于双视角的对比学习模型训练方法、装置、设备及介质，该方法包括：对原始图数据进行边节点互换处理，得到对照图数据，其中，原始图数据用于指示多个数据节点和多个数据节点之间的连接关系，对照图数据用于指示多个边节点和多个边节点之间的连接关系，边节点是由两个数据节点连接得到的；根据原始图数据和对照图数据对基于图神经网络的对比学习模型进行训练处理，得到对比学习模型输出的第一对比损失；若第一对比损失小于预设损失，则确定基于图神经网络的对比学习模型训练完成。本申请的方法，实现了通过将节点和边信息结合形成双视角的图数据，以使对比学习模型能够深入学习，从而提高模型训练效率和有效性的技术效果。
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公开(公告)号：CN115834094B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202111092363.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司 , 中讯邮电咨询设计院有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请提供一种网络安全防护系统、方法及存储介质，该系统通过能力开放平台将网络安全防护能力开放给第一安全防护模块和第二安全防护模块，进而，在第一安全防护模块基于网络安全防护能力，对面向政企客户的产品运营平台、面向内部运维的运维运营平台，以及面向外部的第三方平台与预设区域平台，进行管理和调度，实现对上述产品运营平台、运维运营平台，以及第三方平台与预设区域平台的网络安全防护，并在第二安全防护模块基于网络安全防护能力，在骨干网部署清洗设备、边缘防护节点与高防节点，以实现对全网客户的网络安全防护，提供了一体化网络安全防护解决方案，解决现有安全系统规模小、防护效果欠佳等问题，满足现有网络安全防护需求。
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公开(公告)号：CN117808720A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410089928.5
申请日：2024-01-22
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06T5/90 , G06T5/60 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本公开提供图增广方法、装置及介质，涉及图数据处理技术领域，用于解决如何使增广获得的新图与原图具有相似的节点特征和图结构的问题，所述方法包括：GAN的生成器Gθ根据原图G生成新图#imgabs0#GAN的判别器Dφ判别G和#imgabs1#属于真实图或生成图的概率Dφ(G)和#imgabs2#GAN的优化器根据Dφ(G)和#imgabs3#获取对抗损失函数Ladv，根据G和#imgabs4#的节点特征和图结构获取特征结构损失函数Lfs，根据Ladv和Lfs获取双重损失函数Ldual，根据Ldual优化Gθ和Dφ，以获得优化后的GAN；利用优化后的GAN增广G。本公开通过在GAN的优化器中的双重损失函数控制GAN的优化，实现利用GAN生成的新图与原图之间的具有相似的节点特征和图结构。
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公开(公告)号：CN116684914A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310813569.9
申请日：2023-07-04
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: H04W24/08 , H04L41/147 , H04L41/16 , H04L43/0876 , H04L41/12
Abstract: 本发明提供一种通信流量的预测方法、装置及可读存储介质，该方法包括：基于不同时刻小区之间的切换频次数据，计算小区与小区之间的原始注意力系数；以小区为节点，以小区与小区之间的原始注意力系数作为边构建有向加权图；基于有向加权图以及小区不同时刻的网络流量数据采用GAT模型学习节点特征相关性，计算节点与节点之间的学习注意力系数；将原始注意力系数和学习注意力系数进行融合，计算出节点与节点的最终注意力系数；基于最终注意力系数使用门控卷积神经网络提取时间依赖特征。该方法、装置及可读存储介质能够解决现有的通信流量预测方法主要是孤岛式节点预测，导致模型的预测准确度不高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116680411A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310653128.7
申请日：2023-06-02
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开一种通话质差根因定位方法、系统、计算机设备和存储介质，涉及通信技术领域。通话质差根因定位方法包括：获取质差分析手册与质差案例的历史数据。根据质差分析手册与质差案例的历史数据获取质差知识图谱。根据质差知识图谱获取与第一质差体验实体有关系的质差原因实体作为第一质差原因实体，以形成第一质差原因实体的集合，第一质差原因实体的集合包括多个第一质差原因实体。以及，根据每个第一质差原因实体在第一质差原因实体的集合中的概率，在第一质差原因实体的集合中确定第一质差体验实体的根因。将结合知识图谱与贝叶斯网络，实现质差知识图谱的概率化，实现数据与知识双驱动的通话质差根因定位技术。
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公开(公告)号：CN116016118A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211723974.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L67/08
Abstract: 本公开提供了一种基于图神经网络的云网跨域告警聚类方法和装置。该方法包括：获取告警数据，其中所述告警数据构成告警消息块；按时间序列获取连续的告警消息块；判断是否进入模型训练阶段，若是，则响应于进入所述模型训练阶段，新建告警消息关系图并生成加权多关系图，或者维护告警消息关系图并更新加权多关系图；基于所述多关系图，通过加权多关系图神经网络算法MarGNN来训练告警消息节点的嵌入向量学习模型；输出所述告警消息节点的嵌入向量；以及基于所述嵌入向量，对所述告警消息进行聚类，以获得故障事件类簇。
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公开(公告)号：CN117056817A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311101901.5
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种高危流失用户的识别方法、装置及可读存储介质，该方法包括：根据用户业务数据构建图节点属性，并将图节点属性划分为K个类别；根据用户间的通话关系构建图的边；针对K个类别，根据所述图节点属性和边得到K个图；将所述K个图分别输入到K个图神经网络算法中，得到用户在每个类别的向量表征；根据用户在每个类别的向量表征通过注意力机制计算每个类别的向量表征对应的权重，并通过归一化指数函数softmax函数进行分类，得到高危流失用户名单。该方法、装置及可读存储介质能够解决现有的高危流失用户的识别方法由于无法充分挖掘用户之间的关系，存在识别准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN116669013A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310641702.7
申请日：2023-06-01
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: H04W8/28
Abstract: 本发明提供一种携号转网用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及无线通信技术领域。所述方法包括：构建不同时间段的用户关系图，其中，用户关系图包括图节点和连接边，图节点用于表示所属时间段的用户属性，连接边用于表示所属时间段内用户之间的通话关系；基于图卷积神经网络GCN和长短期记忆网络LSTM的组合，提取不同时间段的用户关系图中各用户的特征向量；将各用户的特征向量输入至分类模型，以识别出潜在的携号转网用户。以至少解决相关技术中存在的携号转网识别准确性低的问题。适应用户识别、用户行为预测等场景。
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公开(公告)号：CN115834094A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202111092363.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司 , 中讯邮电咨询设计院有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请提供一种网络安全防护系统、方法及存储介质，该系统通过能力开放平台将网络安全防护能力开放给第一安全防护模块和第二安全防护模块，进而，在第一安全防护模块基于网络安全防护能力，对面向政企客户的产品运营平台、面向内部运维的运维运营平台，以及面向外部的第三方平台与预设区域平台，进行管理和调度，实现对上述产品运营平台、运维运营平台，以及第三方平台与预设区域平台的网络安全防护，并在第二安全防护模块基于网络安全防护能力，在骨干网部署清洗设备、边缘防护节点与高防节点，以实现对全网客户的网络安全防护，提供了一体化网络安全防护解决方案，解决现有安全系统规模小、防护效果欠佳等问题，满足现有网络安全防护需求。
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