发明专利已授权

基于排序学习和集成学习的异常电话主动预测方法、系统及计算机可读存储介质

Name: 基于排序学习和集成学习的异常电话主动预测方法、系统及计算机可读存储介质
Brand: 济南大学
SKU: 201811279810X
Availability: InStock

📄 申请号：CN201811279810.X 📄 发布日：2026/06/23

著录项目信息

申请日

2018-10-30

公开号

CN109474755B

公开日

2020-10-30

申请人

济南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04M3_22

IPC 分类号

H04M3_22 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

排序学习排序学习集成学习异常检测

应用场景

电信诈骗防范, 骚扰电话拦截, 通信安全, 智能电话管理, 金融风控

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摘要

本公开公开了基基于排序学习和集成学习的异常电话主动预测方法及系统，包括：采集电话样本，基于分析和组合对电话样本的特征进行选择；将采集到的样本分为训练集和测试集；对于训练集样本，采用排序学习处理数据，得出的结果作为新的测试集，然后组建n组新的训练集继续通过学习模型，得出n组结果，再将这n组结果通过集成学习，输出最后的测试结果。本公开有益效果：使用排序学习和集成学习预测异常电话准确率高于单一使用排序学习，和常规方法比我们的方法更能主动预测异常电话，可以进行解决大规模数据问题。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN109474755B

购买这项专利需要经过哪些流程？

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种室温一锅制备高活性金/氧化锌复合纳米簇的方法

当前第 / 件

一种FCC汽油脱硫加氢改质方法

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：61 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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