[发明专利]用于挖掘车险风险因子之间的关联规则的方法和装置在审
| 申请号： | 201710096388.3 | 申请日： | 2017-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN108460685A | 公开（公告）日： | 2018-08-28 |
| 发明（设计）人： | 朱杰;孙家棣 | 申请（专利权）人： | 深圳市赛格车圣智联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06Q10/06;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 深圳市顺天达专利商标代理有限公司 44217 | 代理人： | 郭伟刚 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙岗*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于挖掘车险风险因子之间的关联规则的方法，包括以下步骤：步骤S1、根据传统风险因子和车联网新增风险因子，将驾驶者信息和车辆信息进行关联，形成训练样本集；以及步骤S2、使用Apriori算法对训练样本集进行分析，得到传统风险因子和车联网新增风险因子之间具有关联的对象的集合。在本发明中，对车险行业保险定价相关的传统风险因子和车联网新增风险因子包含的大量变量之间可能存在着的联系，基于大数据分析，应用Apriori算法，得到满足最小支持度数和最小置信度数的关联规则的对象，并提取我们感兴趣的子集用于后续业务分析。 | ||
| 搜索关键词： | 风险因子 关联规则 车联网 车险 训练样本集 度数 方法和装置 关联 车辆信息 后续业务 分析 挖掘 大数据 置信 子集 集合 定价 驾驶 保险 应用 | ||
【主权项】：
1.一种用于挖掘车险风险因子之间的关联规则的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、根据传统风险因子和车联网新增风险因子，将驾驶者信息和车辆信息进行关联，形成训练样本集；以及步骤S2、使用Apriori算法对所述训练样本集进行分析，得到所述传统风险因子和所述车联网新增风险因子之间具有关联的对象的集合。
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