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Dynamic optimization of software license allocation using machine learning-based user clustering

机译:基于机器学习的用户聚类动态优化软件许可证分配

摘要

Techniques are provided for software license optimization using machine learning-based user clustering. One method comprises obtaining key performance indicators indicating individual usage by a plurality of users of a software product; applying at least one function to the key performance indicators to obtain a plurality of time dependent features; processing the time dependent features using a machine learning model to cluster the users into a plurality of persona clusters; and determining a number of each available license type for the software product for the plurality of users based on the persona clusters. The key performance indicators comprise, for example, user behavioral data with respect to usage of the software product and/or performance data with respect to usage of the software product. One or more policies can be determined for managing an allocation of the available license types for the software product to the plurality of users.
机译:使用基于机器学习的用户群集提供软件许可证优化提供技术。一种方法包括获取指示单个使用软件产品的用户使用的关键性能指示符;将至少一个功能应用于关键性能指标以获得多个时间依赖性;使用机器学习模型处理时间依赖性特征,将用户聚集到多个角色集群中;并基于角集群确定多个用户的软件产品的每个可用许可证类型的许多可用许可证类型。关键性能指示符包括例如用户行为数据,相对于软件产品和/或性能数据的使用相对于软件产品的使用。可以确定一个或多个策略用于管理软件产品的可用许可证类型的分配给多个用户。

著录项

  • 公开/公告号US10956541B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-03-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 EMC IP HOLDING COMPANY LLC;

    申请/专利号US201916431941

  • 发明设计人 SHIRI GABER;OSHRY BEN-HARUSH;AMIHAI SAVIR;

    申请日2019-06-05

  • 分类号G06F21/10;G06F11/34;G06K9/62;G06N20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 17:50:38

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