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TIME SERIES-BASED ENTITY BEHAVIOR CLASSIFICATION.

机译:基于时间序列的实体行为分类。

摘要

Techniques are disclosed that leverage time series techniques to express entityactivity data in a longitudinal temporal form, which may then be employed to dynamically classify the entity's behavior. In some embodiments, groupings or segmentations of different entities that exhibit similar profiles of longitudinal temporal form are identified using various techniques, including frequency-domain analysis, and/or unsupervised model based clustering. The clustering of entities enables directing of offerings to, for example, a telecommunication's customer based on characteristics of the cluster.
机译:公开了利用时间序列技术以纵向时间形式表达实体活动数据的技术,然后可以采用这些技术对实体的行为进行动态分类。在一些实施例中,使用包括频域分析和/或基于无监督模型的聚类在内的各种技术来识别表现出类似的纵向时间形式的轮廓的不同实体的分组或分段。实体的集群使得能够基于集群的特征将产品定向到例如电信客户。

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