[发明专利]一种基于关联网络的目标节点关键信息填补方法及系统有效
| 申请号： | 201910939414.3 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110706095B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 郑乐;韩晗;刘嵩;陈锐浩;毛正冉;王张琦 | 申请（专利权）人： | 四川新网银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 成都智言知识产权代理有限公司 51282 | 代理人： | 徐金琼 |
| 地址： | 610094 四川省成都市成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于关联网络的目标节点关键信息填补方法及系统，属于数据挖掘、机器学习和图论技术领域。解决现有技术中，填补的目标节点的关键信息准确率低的问题。本发明根据应用场景，建立大量节点的关系网络；基于各关系网络，获取有关键信息的目标节点的关联网络，将关联网络整合成包含目标节点、标签、关联节点、关联节点权重和属性向量的数据结构，基于改进的随机森林法对数据结构进行多次三维采样，得到多个训练决策树的子集，给定多个决策树进行训练，训练后整合得到最终模型；基于待填补的目标节点的关联节点，通过最终模型进行预测，预测后将多个结果加权平均，得到最终的填补信息。本发明基于关联网络，对目标节点的关键信息填补。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关联 网络 目标 节点 关键 信息 填补 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于关联网络的目标节点关键信息填补方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、根据应用场景，基于大量的节点中的各节点建立关系网络，得到大量的关系网络；/nS2、基于大量的关系网络，获取有关键信息的节点作为目标节点，将其对应的关系网络作为关联网络整合成包含目标节点、目标节点对应的关键信息的标签、目标节点对应的关联节点、各关联节点的节点权重和与目标节点的关键信息相关联的、各关联节点的属性向量的数据结构，即得到整合后的训练集，其中，关键信息是指需要预测的行为；/nS3、基于改进的随机森林法对整合后的训练集进行多次三维采样，得到多个训练决策树的子集；/nS4、基于多个训练决策树的子集，给定多个相对应的决策树进行训练，对多个训练后的决策树进行整合，即得到最终模型；/nS5、基于待填补关键信息的目标节点的关联节点的特征向量和权重，通过最终模型进行预测，得到多个结果，将多个结果加权平均，得到最终的填补信息，即关键信息。/n
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