[发明专利]基于机器学习来预测数据审核目标的方法及系统有效
| 申请号： | 201610420714.7 | 申请日： | 2016-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN106096657B | 公开（公告）日： | 2019-04-30 |
| 发明（设计）人： | 黄晶;涂威威;陈雨强 | 申请（专利权）人： | 第四范式（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06Q10/04;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 苏银虹;曾世骁 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供了一种基于机器学习来预测数据审核目标的方法及系统。所述方法包括：(A)获取待审核数据记录和至少一条验证数据记录；(B)基于所述至少一条验证数据记录来计算待审核数据记录的属性真实度特征，其中，所述属性真实度特征用于衡量所述至少一个属性信息的真实程度；(C)利用基于机器学习而训练出的目标预测模型，根据计算出的属性真实度特征来获取待审核数据记录关于数据审核目标的预测结果，其中，所述目标预测模型被训练为基于属性真实度特征来预测关于相应的待审核数据记录的数据审核目标。通过上述方式，能够克服现有的数据审核方式耗费人力的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 预测 数据 审核 目标 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习来预测数据审核目标的方法，包括：(A)获取待审核数据记录和至少一条验证数据记录，其中，所述待审核数据记录包括关于待审核项的各个属性的属性信息，数据审核目标是指通过对待审核数据记录所包括的属性信息进行审核而作出的业务判断，所述至少一条验证数据记录用于验证所述属性信息之中关于所述各个属性之中的至少一个属性的至少一个属性信息；(B)基于所述至少一条验证数据记录来计算待审核数据记录的属性真实度特征，其中，所述属性真实度特征用于衡量所述至少一个属性信息的真实程度；(C)利用基于机器学习而训练出的目标预测模型，根据计算出的属性真实度特征来获取待审核数据记录关于数据审核目标的预测结果，其中，所述目标预测模型被训练为基于属性真实度特征来预测关于相应的待审核数据记录的数据审核目标，所述目标预测模型使用历史数据作为训练样本，其中，所述历史数据包括历史上存在的属性真实度特征和相应的数据审核目标，属性真实度特征作为训练样本的特征，相应的数据审核目标作为标记。
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