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    • 41. 发明授权
    • Method and system for recognizing end-user transactions
    • 用于识别最终用户交易的方法和系统
    • US06925452B1
    • 2005-08-02
    • US09575553
    • 2000-05-22
    • Joseph L. HellersteinIrina RishJayram S. Thathachar
    • Joseph L. HellersteinIrina RishJayram S. Thathachar
    • G06F15/00G05B13/00G06F9/46G06F15/18
    • G06N99/005
    • A method and system are described for end-user transaction recognition based on server data such as sequences of remote procedure calls (RPCs). The method may comprise machine-learning techniques for pattern recognition such as Bayesian classification, feature extraction mechanisms, and a dynamic-programming approach to segmentation of RPC sequences. The method preferably combines information-theoretic and machine-learning approaches. The system preferably includes a learning engine and an operation engine. A learning engine may comprise a data preparation subsystem (feature extraction) and a Bayes Net learning subsystem (model construction). The operation engine may comprise transaction segmentation and transaction classification subsystems.
    • 基于诸如远程过程调用序列(RPC)的服务器数据描述用于最终用户事务识别的方法和系统。 该方法可以包括用于模式识别的机器学习技术,例如贝叶斯分类,特征提取机制和用于RPC序列分割的动态规划方法。 该方法优选地结合了信息理论和机器学习方法。 该系统优选地包括学习引擎和操作引擎。 学习引擎可以包括数据准备子系统(特征提取)和贝叶斯网络学习子系统(模型构造)。 操作引擎可以包括事务分段和事务分类子系统。