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    • 6. 发明申请
    • METHOD AND SYSTEM FOR PREDICTING RESOURCE REQUIREMENTS FOR SERVICE ENGAGEMENTS
    • 用于预测服务参与资源需求的方法和系统
    • US20080215411A1
    • 2008-09-04
    • US12062959
    • 2008-04-04
    • Jianying HUBonnie Kathryn Ray
    • Jianying HUBonnie Kathryn Ray
    • G06Q10/00
    • G06Q10/06G06Q10/06311G06Q30/0204
    • A method and system for predicting resource requirements of a current service engagement by modeling records of past service engagements to create and classify templates of service resource usage. This is done by clustering past engagements into groups having similar time series requirements for service resources. A service resource template for the current service engagement is generated from a classified template by using characteristics of the current service engagement to select a group of which the current service engagement is a likely member. The corresponding template is then customized to fit the characteristics of the current service engagement. The invention may be implemented using Hidden Markov Models. An aspect of the invention is use of dynamic time warping to quantify dissimilarity between engagement sequences prior to fitting Hidden Markov Models. Another aspect of the invention is removal of outliers from the clustered groups.
    • 一种用于通过建模和分类服务资源使用模板来记录以往服务参与来预测当前服务参与的资源需求的方法和系统。 这是通过将过去的业务聚类成具有对服务资源具有相似时间序列要求的组来完成的。 通过使用当前服务参与的特征来从分类的模板生成用于当前服务接合的服务资源模板,以选择当前服务参与是可能的成员的组。 然后对相应的模板进行定制以适应当前服务参与的特征。 本发明可以使用隐马尔可夫模型来实现。 本发明的一个方面是在拟合隐马尔可夫模型之前使用动态时间扭曲来量化参与序列之间的不相似性。 本发明的另一方面是从聚类组中去除异常值。