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公开(公告)号：CN115408431A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110606750.3
申请日：2021-05-27
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/27
Abstract: 本发明提供一种数据访问方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：接收读数据请求；基于所述读数据请求，查询分布式数据库中的数据缓存；所述数据缓存保存在所述分布式数据库中当前处理所述读数据请求的主执行器中；若所述数据缓存命中，则返回所述数据缓存中命中的所述读数据请求对应的数据；否则，基于所述读数据请求，读取所述分布式数据库的存储子系统，并返回读取结果。本发明通过在分布式数据库的主执行器内部设置数据缓存，然后基于当前处理的读数据请求，查询该数据缓存，在数据缓存命中时，直接读取数据缓存中的相应数据，否则才访问存储子系统，可以避免跨网络读取操作和磁盘I/O操作，避免了磁盘的I/O开销和网络开销。
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公开(公告)号：CN113568894B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202010348004.4
申请日：2020-04-28
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/22
Abstract: 本发明实施例提供了一种数据库的数据冗余处理方法、装置、电子设备及存储介质。该数据库的数据冗余处理方法，包括：获取预存储于数据库中的第一汇总表和第二汇总表；基于预设的矩阵转换策略信息，分别将第一汇总表转换为第一矩阵、第二汇总表转换为第二矩阵；基于第一矩阵和第二矩阵，确定第一汇总表和第二汇总表之间的第一相似度；当确定第一相似度达到相似度阈值时，基于预设映射关系，针对数据库执行第一相似度对应的第一数据冗余处理操作；其中，预设映射关系为相似度和数据冗余处理操作之间的映射关系。根据本发明实施例的数据库的数据冗余处理方法，能够提高数据库的数据冗余处理效果。
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公开(公告)号：CN113568894A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202010348004.4
申请日：2020-04-28
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/22
Abstract: 本发明实施例提供了一种数据库的数据冗余处理方法、装置、电子设备及存储介质。该数据库的数据冗余处理方法，包括：获取预存储于数据库中的第一汇总表和第二汇总表；基于预设的矩阵转换策略信息，分别将第一汇总表转换为第一矩阵、第二汇总表转换为第二矩阵；基于第一矩阵和第二矩阵，确定第一汇总表和第二汇总表之间的第一相似度；当确定第一相似度达到相似度阈值时，基于预设映射关系，针对数据库执行第一相似度对应的第一数据冗余处理操作；其中，预设映射关系为相似度和数据冗余处理操作之间的映射关系。根据本发明实施例的数据库的数据冗余处理方法，能够提高数据库的数据冗余处理效果。
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公开(公告)号：CN112287035A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201910677636.2
申请日：2019-07-25
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了数据加载方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：向校验装置发送源文件的文件校验指令，文件校验指令中携带有源文件的互联网协议IP地址和源文件名称，以使校验装置根据IP地址和源文件名称对源文件进行校验；接收校验报告，在校验报告中没有错误记录的情况下，生成文件加载指令；将文件加载指令发送给至少一个数据库，以使数据库响应于文件加载指令将源文件加载至至少一个数据库中。本发明实施例能够缩短校验时间，降低资源开销和计算压力。
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公开(公告)号：CN116939520A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210350746.X
申请日：2022-04-02
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W4/20 , H04W4/029 , H04W4/021 , G06F18/2415
Abstract: 本申请涉及IT应用和传输技术领域，提供一种用户驻留信息分析方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据预设信息对待处理信令数据进行缺失数据处理，得到第一信令数据；根据重复信令数据的拟合距离进行重复数据处理，得到第二信令数据；通过贝叶斯分类算法进行乒乓数据处理，得到第三信令数据；根据第三信令数据的相邻信令数据进行漂移数据处理，得到最终信令数据；通过用户位置驻留模型结合最终信令数据的位置信息，分析驻留信息。本申请实施例提供的用户驻留信息分析方法结合缺失数据处理、重复数据处理、贝叶斯分类算法的乒乓数据处理、漂移数据处理和用户位置驻留模型进行用户驻留信息分析，提高了用户驻留信息分析的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116483820A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310567445.7
申请日：2023-05-18
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/215 , G08B31/00 , G06F16/2455 , G06F16/21
Abstract: 本申请公开了一种预警方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：获取与目标事件对应的报备信息；在历史事件影响数据库中查找与报备信息的相似度最大的目标描述信息，历史事件影响数据库中包括与多个历史事件分别对应的描述信息；将历史事件影响库中与目标描述信息对应的基础数据确定为受目标事件影响的第一基础数据；向第一用户发送与第一基础数据对应的第一预警信息，第一用户为负责第一业务的用户，第一业务为涉及第一基础数据的业务。根据本申请实施例的预警方法，能够保证基础数据的数据质量，提高业务分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118869518A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410857511.9
申请日：2024-06-27
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/5061 , H04L41/5067 , H04L41/5074 , H04L41/16 , G06Q30/0201 , G06Q50/50 , G06F18/232 , G06F18/243 , G06F18/24
Abstract: 本申请实施例公开了一种潜在不满意用户识别方法、系统、设备、存储介质及产品，涉及通信数据处理技术领域，公开了潜在不满意用户识别方法，包括：确定各不满意用户各自对应的最优基站；对各不满意用户与各自对应的最优基站进行配对，得到各个数据对，并通过基于密度的聚类算法将各数据对划分为各个簇；获取各簇各自对应的重合区域，并将各重合区域中的用户作为潜在不满意用户。本申请技术方案旨在解决如何识别潜在不满意用户的技术问题。
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公开(公告)号：CN118656279A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410713731.4
申请日：2024-06-03
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F11/34 , G06F40/186 , G06F40/205 , G06F40/289 , G06N3/0464 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F40/216
Abstract: 本申请公开了一种异常检测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，涉及系统运维技术领域，公开了异常检测方法，包括：获取待检测日志，将所述待检测日志划分为多个日志模板序列；将各个所述日志模板序列输入预设的向量转化模型，得到各个所述日志模板序列各自的日志模板向量；将各个所述日志模板向量输入预设的分类模型，得到各个所述日志模板向量各自的日志类型；将异常模板向量输入预设的异常定位模型，得到所述异常模板向量对应的待检测日志中的异常日志信息，其中，所述异常模板向量为各个所述日志模板向量中日志类型为异常日志类型的向量。本申请可以提高日志异常检测效率。
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公开(公告)号：CN118567859A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410714815.X
申请日：2024-06-03
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F9/50 , G06F40/205 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/289
Abstract: 本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种资源消耗预测方法、可读存储介质以及计算机程序产品，方法包括：获取待预测脚本，并对待预测脚本进行血缘解析，得到待预测脚本各个脚本字段的目标字段属性和待预测脚本中各个脚本函数的目标函数属性；基于目标字段属性和目标函数属性，确定各个预设评估指标各自对应的目标指标值；将各个目标指标值输入预设的资源消耗预测模型，得到待预测脚本对应的资源消耗预测结果。本申请实现了提高对数据处理脚本进行资源消耗预测的准确性，从而提高执行数据处理脚本的效率。
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公开(公告)号：CN116150125A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310155495.4
申请日：2023-02-20
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种结构化数据生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质，训练方法包括：获取与第一样本所在的数据表具有关联关系且属于同一业务领域的关联数据表，构成关联数据表集；对关联数据表集中的数据进行向量化和归一化处理，得到第一训练样本；将第一训练样本输入至生成器，得到第一生成样本；将第一训练样本和第一生成样本输入至判别器，得到第一判别结果；根据第一判别结果，确定结构化数据生成模型的损失函数值；在损失函数值不满足预设训练停止条件的情况下，更新结构化数据生成模型的模型参数，直至损失函数值满足预设训练停止条件时为止。根据本申请实施例训练得到的模型适用于大数据库场景下结构化数据的样本扩充。
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