田雷
- 作品数：18 被引量：18H指数：2
- 供职机构：中国移动通信集团天津有限公司更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理电气工程更多>>
- 知识图谱在权益运营推荐系统中的应用被引量：1
- 2020年
- 文章设计并实施了一种大数据权益运营知识图谱系统,将标签库、微营销、权益优惠等业务能力进行图谱化整合,以网状语义结构提供客户属性、偏好、特性等实体和待推荐互联网权益之间的隐含关系,提升运营商权益推荐准确率,并体现推荐逻辑的可解释能力。
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- 关键词：知识图谱协同过滤链路预测
- 天津移动知识图谱驱动的智能应答机器人系统被引量：2
- 2020年
- 天津移动传统的客户服务流程缺乏对知识数据的应用,无法清晰表达知识之间的关系,传统的关键词、相关性分析等检索方式效率低,机器人应答不智能。在运营商客服场景中,天津移动将海量的中国移动业务支撑网运营管理系统(BOMC)工单、在线客服记录、业务需求文本进行语义、逻辑识别,进而抽取出实体(业务、故障、异常、需求等)之间的关系,在客服领域实现语义搜索、智能问答、可视化业务知识搜索,从而提升客户满意度。
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- 关键词：知识图谱人机交互
- 一种骚扰电话的识别方法、装置及电子设备
- 本发明实施例提供了一种骚扰电话的识别方法、装置及电子设备，该方法包括：根据待测用户的对端用户群，从预先构建的第一网络模型的各网络节点中提取出第一网络节点，各第一网络节点间的第一连接关系、以及各第一连接关系的第一紧密系数，...
- 田雷
- 面向电信运营商服务热线的情感计算技术研究
- 2022年
- 为了解决运营商服务热线情感挖掘能力不足的问题,本文对中国移动服务数据(10086语音投诉工单、在线服务记录、服务标签等)进行研究,构建了一种智能语音认知分析系统,以多模态情感分类技术输出结构化情感标签,并通过数据可视化运营分析界面方式进行展示,以期为相关人员提供参考。
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- 关键词：智能语音
- 面向运营商智慧巡检的四足机器人视觉检测系统研究被引量：1
- 2021年
- 本文为了解决运营商智慧巡检环境中人工巡检强度大、质量不均衡、轮式机器人无法适应狭窄空间和复杂地形等问题,天津移动从机器人平台设计和优化、运动规划与控制、状态估计与环境感知等方面着手,自主研发了"5G+AI"的机器人平台系统"赤骥",实现了四足机器人例行巡视、热成像识别、人体追踪、仪表数字读取等功能,从而实现巡检管理效率的提升。
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- 关键词：计算机视觉视觉检测系统四足机器人
- 多模异态语义级情感认知技术研究与应用
- 2024年
- 为解决传统广域情感分析模型语义理解准确率低的问题,研发了一个多模异态语义级情感认知系统,以实现服务热线语音及文本的满意度分析,满足多样化的行业应用支撑需求,为广域多模异态数据环境下的精准情感分析提供关键能力。
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- 关键词：情感分析
- 基于计算机视觉的电信运营商智能巡检机器人技术研究被引量：5
- 2021年
- 本文构建了面向电信运营商机房配电设备的智能巡检机器人及视觉检测系统,具有环境感知、行为控制、导航规划与动态决策等功能,通过传感器感知环境信息和自身的速度、位置、姿态等信息,处理感知信息并作出正确的决策和行为控制。设计和实施了一种基于RPN+SVM级联网络的运营商机房配电设备异常检测方法,对深度学习模型Faster-RCNN进行改进,在RPN网络后级联二分类网络SVM来识别消除背景区域的干扰,引入Faster-RCNN、SSD算法进行比较,证明了本方法在检测精度、检测速率和训练时长方面效果更优。
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- 关键词：SLAM级联网络计算机视觉
- 基于知识图谱的诈骗电话识别系统研究被引量：2
- 2022年
- 本文设计了一种电信运营商基于知识图谱的诈骗电话识别系统,通过构建手机用户的标签关系知识图谱,计算其被叫客户群的关系子图紧密系数,从而实现针对诈骗电话的预测和推理,能够有效区分诈骗电话和正常集中拨打用户,并降低对快递等行业正常用户的误识别。本文方法相对传统的特征分析模型或数据挖掘算法模型,能够提升识别准确率,减少后期处置成本,避免对正常用户的干扰。该系统在天津移动反诈工作中已得到应用验证,诈骗电话识别准确率显著提升。
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- 关键词：知识图谱电信诈骗
- 基于多方安全计算的电信欺诈识别系统研究
- 2022年
- 本文基于“联邦学习+区块链”技术,设计了一种基于多方安全计算的电信欺诈识别系统。实现电信行业欺诈识别和风险防控功能。该系统以联邦学习技术为基础实现电信、金融、公安等跨行业的数据隐私共享,并以联盟链实现去中心化的可信网络,将人工智能模型关键参数上链,在保证原数据不出域、数据隐私不泄露的基础上完成联邦模型的建立与预测。该系统成功打通企业间数据壁垒,实现在跨运营商、公安行业的合作共赢,实现精准欺诈识别、受害人通知、手机断卡冻结,成为数据融合赋能的引擎、智脑。
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- 关键词：隐私保护电信欺诈多方安全计算
- 知识图谱的联邦学习知识融合算法研究
- 2022年
- 不同机构之间进行知识图谱的融合时,由于存在客户敏感信息,直接的知识融合算法会带来数据安全风险的问题。为此,对两个机构进行知识图谱融合的应用场景进行研究,提出了联邦学习知识融合算法,保障了融合过程中的具体客户隐私信息不可追溯,在保护了数据安全的基础上,形成无损融合连接的全局知识图谱。所提出的知识融合算清晰高效,可以支持各类全局图谱运算,具有重要参考价值。
- 田雷赵东明刘静张杰李承鹏
- 关键词：知识图谱知识融合
