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申请/专利权人：中移(杭州)信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本发明涉及计算机技术领域，提供一种智能组网需求预测模型训练方法及智能组网需求预测方法，该方法同时考虑了网络质量数据、用户访问行为数据和智能设备数据，可以提高智能组网需求预测模型的预测结果的准确性。而且，该方法从网络质量数据、用户访问行为数据和智能设备数据这三个维度与样本家庭的组网需求进行关联分析，以辅助后续的模型训练，可以降低模型训练的数据维度，提高模型训练的效率。
主权项：1.一种智能组网需求预测模型训练方法，其特征在于，包括：获取配置有智能组网服务的样本家庭的样本智能设备使用数据，所述样本智能设备使用数据包括网络质量数据、用户访问行为数据和智能设备数据；对所述样本智能设备使用数据与所述样本家庭的组网需求进行关联分析，得到关联规则；所述关联规则包括所述样本智能设备使用数据中与所述样本家庭的组网需求相关联的目标数据以及所述目标数据与所述样本家庭的组网需求的目标提升度；基于所述目标提升度，对初始预测模型的结构参数进行初始化，并基于所述目标数据，对所述初始预测模型的结构参数进行迭代更新，得到智能组网需求预测模型。
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百度查询： 中移(杭州)信息技术有限公司 中国移动通信集团有限公司 智能组网需求预测模型训练方法及智能组网需求预测方法
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