[发明专利]一种特征模型的生成、应用方法及装置有效
| 申请号： | 201610430985.0 | 申请日： | 2016-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN107515876B | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 陈钰雯 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/21 | 分类号： | G06F16/21 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 朱佳 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开曼*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机领域，特别涉及一种特征模型的生成、应用方法及装置，用以提高目标特征模型的精准度。该方法为：将特征数据输入目标特征模型，获得相应的描述信息，其中，所述目标特征模型用于描述一应用场景且是基于多个子特征模型生成的，所述多个特征模型是基于所述应用场景对应的特征集合生成的，不同子特征模型包含的特征部分相同，且不同子特征模型包含的特征是调整所述特征集合中特征的重要度后得到的，显然，不同的子特征模型在描述目标特征模型对应的应用场景时的侧重点不同，使得最终生成的目标特征模型可以从不同角度更全面地描述上述待分析的应用场景，从而增加了目标特征模型的精准度，进而提高了特征数据分析的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 特征 模型 生成 应用 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种特征模型的应用方法，其特征在于，包括：获取特征数据，所述特征数据中包含有至少一个特征；获取目标特征模型，所述目标特征模型用于描述一应用场景，是基于多个子特征模型生成的，其中，所述多个子特征模型是基于所述应用场景对应的特征集合生成的，不同子特征模型包含的特征部分相同，且不同子特征模型包含的特征是调整所述特征集合中特征的重要度后得到的，一个特征的重要度表征所述一个特征对建模准确度的影响程度；将特征数据输入目标特征模型，获得所述特征数据在所述应用场景下的描述信息。
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