发明专利已授权

一种基于Fisher分和近似马尔科夫毯的移动用户出境特征选择方法

📄 申请号：CN202010130947.X 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2020-02-28

公开号

CN111339165B

公开日

2022-06-03

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_2458

IPC 分类号

G06F16_2458 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

特征选择特征选择机器学习数据挖掘

应用场景

移动用户分析, 出境服务, 用户画像, 通信运营

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摘要

本发明涉及一种基于Fisher分和近似马尔科夫毯的移动用户出境特征选择方法，属于数据挖掘领域。首先利用Fisher准则保留分类能力强的特征，剔除不相关特征和弱相关特征。其次融合最大信息系数MIC和对称不确定性SU两种度量方法，设计相关性度量标准MSCC，利用MSCC标准进一步剔除不相关特征。最后结合MSCC度量标准，利用近似Markov-Blanket判断条件剔除Fisher候选特征集中的冗余特征，最终获得维度规模较小的最优特征子集。本发明能够有效的对移动用户的出境特征进行选择，提高模型的分类准确率。

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

20220603

✅ 授权

20200721

?? 实质审查的生效：

20200626

📄 公开

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