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DIAGNOSTIC ENGINE TO ENHANCE DERANDOMIZED ENTITY BEHAVIOR IDENTIFICATION AND CLASSIFICATION

机译:诊断引擎,增强去实体化的行为识别和分类

摘要

Embodiments of a system and methods therefor including an optimized classifier builder and diagnostic engine that derandomizes event data for atypical yet coordinated behavior of actors that appears random to conventional predictors. The system is configured to diagnose and build Artificial Intelligence and machine learning classifiers that identify, differentiate and predict behaviors for entities and groups of entities that can be masked by conventional predictive classification.
机译:为此的系统和方法的实施例包括优化的分类器构建器和诊断引擎,该引擎对事件数据进行非随机化以针对行为者的非典型但协调的行为,该行为对于常规预测变量而言是随机的。该系统配置为诊断和构建人工智能和机器学习分类器,它们可识别,区分和预测可被常规预测分类掩盖的实体和实体组的行为。

著录项

  • 公开/公告号WO2018022986A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 THE DUN & BRADSTREET CORPORATION;

    申请/专利号WO2017US44359

  • 发明设计人 SCRIFFIGNANO ANTHONY J.;ABAYOMI KOBI;

    申请日2017-07-28

  • 分类号G06F21/31;G06F21/50;G06F21/56;H04W12/12;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 12:46:02

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