[发明专利]使用推升式决策树桩和联合特征选择及剔选算法来对移动设备行为进行高效分类的方法和系统在审
| 申请号： | 201380069119.8 | 申请日： | 2013-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN104885099A | 公开（公告）日： | 2015-09-02 |
| 发明（设计）人： | K·法瓦兹;V·斯里答拉;R·吉普塔 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 李小芳 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 用于分类移动设备行为的方法和系统包括配置服务器使用大型移动设备行为素材库来生成完整分类器模型，该完整分类器模型包括适合转换成推升式决策树桩的有限状态机和/或描述与确定移动设备行为是否为良性或是否造成移动设备随时间降级相关的所有或许多特征。移动设备可接收该完整分类器模型并使用该模型来生成完整推升式决策树桩集合，其中根据该完整推升式决策树桩集合通过将该完整集合剔选为适合高效地确定移动设备行为是否为良性的子集来生成目标更集中的或更精简的分类器模型。可通过选择依赖于有限测试条件集合的所有推升式决策树桩来剔选推升式决策树桩。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 推升式 决策 树桩 联合 特征 选择 算法 移动 设备 行为 进行 高效 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种在移动设备中生成数据模型的方法，包括：在所述移动设备的处理器中从服务器计算设备接收包括有限状态机的完整分类器模型，所述有限状态机包括适合表达为多个推升式决策树桩的信息，每个推升式决策树桩包括测试条件和权重值；通过将所述完整分类器模型中所包括的所述有限状态机转换成所述多个推升式决策树桩来生成推升式决策树桩列表；在所述移动设备中基于所述推升式决策树桩列表中所包括的推升式决策树桩来生成精简分类器模型；以及将行为向量数据结构应用于所述精简分类器模型以确定所述移动设备的行为是否为非良性的。
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