中国移动

案例概述

帮助运营商利用用户收发的短信、彩信、和一些互联网数据,及时发现并拦截一些涉黄涉黑、广告、诈骗等不良信息,了解用户关注热点,为用户提供优质内容服务。

 

客户介绍

中国移动资产规模庞大,拥有亿量级用户,基站总数超300万个,是全球网络规模、客户规模最大、市值排名领先的电信运营企业之一。

 

面临挑战

运营商数据每天的发送量巨大,所包含的信息也是人力所无法处理和识别的。如果通过文本挖掘技术从中识别出管理者所关注的信息,并整理成为可以指导运营,辅助决策的关键性信息,正是SaCa DeepCogni体现技术和价值的关键所在。

 

解决方案

通过SaCa DeepCogni知识服务平台的文本分类,文本聚类,热点主题发现等模块,高质量的为客户提供了客户所需求的服务。通过对于垃圾短信样本库的学习,建立垃圾短信识别机制;将每日产生的短信进行聚类和分析,得出当日热点及变化趋势;通过热点主题,对联系的热点事件进行持续跟踪和关联度分析,将一段时间内的数据进行完整呈现。

 

实施效果

SaCa DeepCogni利用客户所提供的短信,彩信和互联网数据,训练出了多种不良信息的分类模型,在过滤不良信息的同时,可以精确判断出不良信息的类别,以此可以继续强化后续的过滤精度,并制定有效的拦截策略,为北京、吉林、云南、江西等省市的3亿多移动用户用户打造全场景防骚扰体验。

此外通过热点主题模块,分析用户实时发送的短信、彩信,得到一段时间内用户关注热点,帮助客户为用户提供热点相关内容。

 

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2019-08-09T16:59:57+00:00