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龙图腾网恭喜中国联合网络通信集团有限公司申请的专利通信业务数据稽核方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114741380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210384106.0，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权通信业务数据稽核方法及装置是由沈治廷;朱峰炜;谭杰;黄恒杰;李家明;王健;王楷波设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本通信业务数据稽核方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种通信业务数据稽核方法及装置，其中，方法包括：获取用户的通信业务数据以及所述通信业务数据所属的业务类别；采用稽核集，判断所述业务类别是否为第一次被稽核的业务类别，所述稽核集中包括未被稽核过的全部业务类别；若所述业务类别是第一次被稽核的业务类别，则采用预设的人工稽核模型对所述通信业务数据进行稽核以获得稽核结果；若所述业务类别不是第一次被稽核的业务类别，则采用机器学习稽核模型对所述通信业务数据进行稽核以获得稽核结果；其中，所述机器学习稽核模型是采用多个已被稽核过的业务类别所对应的通信业务数据训练得到的。本申请的方法解决了业务规则的频繁变动给人工稽核模型的升级维护带来巨大压力的问题。

本发明授权通信业务数据稽核方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种通信业务数据稽核设备，其特征在于，应用于通信业务数据稽核系统，所述系统包括稽核设备和至少一个数据采集设备；所述稽核设备包括：数据收发单元、数据稽核单元和数据修正单元；其中，所述数据收发单元，用于从至少一个数据采集设备获取用户的通信业务数据以及所述通信业务数据所属的业务类别；采用稽核集，判断所述业务类别是否为第一次被稽核的业务类别，并将所述通信业务数据和业务类别的判断结果发送到所述数据稽核单元；所述稽核集中包括未被稽核过的全部业务类别；所述数据稽核单元，用于基于所述通信业务数据业务类别的判断结果，采用预设的人工稽核模型对业务类别是第一次被稽核业务类别的通信业务数据进行稽核，以获得稽核结果；或，采用机器学习稽核模型对业务类别不是第一次被稽核业务类别的通信业务数据进行稽核以获得稽核结果；并将稽核结果发送给数据收发单元；其中，所述机器学习稽核模型是采用多个已被稽核过的业务类别所对应的通信业务数据训练得到的；所述稽核结果为出账正常、需再次确认、出账异常中的任一种结果；所述数据收发单元，还用于将稽核结果为出账异常的通信业务数据生成所述稽核结果对应用户的异常用户工单，以通知所述用户归属地的工单处理人员进行处理；所述数据收发单元包括数据收发模块、数据清洗模块、数据输入模块；所述数据稽核单元包括人工稽核模块和机器学习稽核模块；其中，所述数据收发模块，用于从至少一个数据采集设备获取用户的通信业务数据以及所述通信业务数据所属的业务类别；并采用稽核集，判断所述业务类别是否为第一次被稽核的业务类别；所述数据清洗模块，用于对所述通信业务数据按如下方式进行数据清洗，获得对应的纯净数据：对所述通信业务数据进行冲突数据识别，若在所述通信业务数据中未识别出冲突数据，则确定所述通信业务数据为一次清洗数据；所述通信业务数据包括实际出账值和多个业务参数各自对应的业务参数值；所述冲突数据为同一业务参数对应的多个不同的业务参数值；对所述一次清洗数据进行二次清洗，获得纯净数据；所述二次清洗包括数据标准化转换、缺失数据补全、无效数据剔除；所述数据输入模块，用于基于所述纯净数据所属的业务类别，将业务类别是第一次被稽核业务类别的纯净数据，输入所述人工稽核模块以获得稽核结果；或，对业务类别不是第一次被稽核业务类别的纯净数据进行输入处理，获得对应的多维特征向量，并将所述多维特征向量输入所述机器学习稽核模块以获得稽核结果；所述多维特征向量P是由实际出账特征值q和多个业务参数特征值Pi组成的；其中，i为自然数；所述人工稽核模块，用于采用预设的人工稽核模型对所输入的纯净数据进行稽核以获得稽核结果；所述机器学习稽核模块，用于采用多层前馈神经网络模型对所输入的纯净数据进行稽核以获得稽核结果；所述多层前馈神经网络模型包括输入层、至少一个隐藏层、归一化层和输出层；所述隐藏层的节点激活函数为线性整流函数；所述归一化层的激活函数为归一化指数softmax函数。

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