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[发明专利]理财产品风险评估模型的训练方法、评估方法及相关设备-CN202210949331.4在审
发明人： 瞿学新;陈涛;翟文博 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06Q40/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种理财产品风险评估模型的训练方法、评估方法及相关设备，该理财产品风险评估模型用于理财产品投资策略的风险评估，该训练方法包括：获取理财产品投资策略样本；提取理财产品投资策略样本的特征，得到理财产品投资策略的产品特征集；获取产品特征集中各产品特征的目标产品特征权重；根据目标产品特征权重筛选产品特征，得到目标产品特征子集；根据目标产品特征子集训练理财产品风险评估模型，得到训练好的理财产品风险评估模型。本申请实施例在保证训练好的理财产品风险评估模型的评估效果的情况下，还能够尽量减少理财产品风险评估的计算量。
理财产品风险评估模型训练方法相关设备

[发明专利]一种银行网点的选址方法、装置、设备和存储介质-CN202210886387.X在审
发明人：翟文博;瞿学新;陈涛 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种银行网点的选址方法、装置、设备和存储介质，包括：获取待筛选银行网点的poi特征；根据poi特征，获取待筛选银行网点的用户特征；根据poi特征和用户特征，构建样本数据，样本数据包括第一数量个初始特征；根据样本数据构建初始银行网点评价模型，并确定第一评分以及第一权重；然后训练初始银行网点评价模型，得到训练好的银行网点评价模型，并根据银行网点评价模型确定第二评分；根据第一评分、第二评分以及第一权重生成第二权重；最终根据第二权重，从第一数量个初始特征中筛选出第二数量个目标特征。本申请实施例的方法在进行银行网点选址时，计算量小且准确率高，相较于现有的银行网点的选址方法，效果更好。
一种银行网点选址方法装置设备存储介质

[发明专利]资源转换参数管理方法、装置、设备及存储介质-CN202210981959.2在审
发明人：陈涛;瞿学新;翟文博 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了一种资源转换参数管理方法、装置、设备及存储介质。该资源转换参数管理方法包括：获取第一类型资源和第二类型资源的历史转换参数和相关数据集，相关数据集至少包括用于影响转换参数的时间参数；基于交叉验证方法，处理转换参数和相关数据集得到训练集和测试集；基于训练集和测试集，根据交叉验证方法和组合预测方法输出多个预测子模型；对多个预测子模型进行线性融合；基于测试集，通过随机游走的方法，更新各预测子模型的权重参数得到融合模型；基于融合模型对转换参数进行预测，获得转换参数预测值。本申请实施例通过对多个预测子模型进行线性融合，以实现对多个预测子模型的组合，从而通过随机游走的方法提高预测精度。
资源转换参数管理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种特征筛选方法、装置、设备和存储介质-CN202210699771.9在审
发明人： 瞿学新;陈涛;翟文博 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种特征筛选方法、装置、设备和存储介质，包括：获取样本数据；根据所述样本数据构建初始第一模型，并确定初始评分以及初始权重；通过所述样本数据对所述初始第一模型进行训练，直到达到预设迭代次数为止，获得训练完成的第一模型；根据所述训练完成的第一模型确定当前评分；根据所述初始评分、所述当前评分以及所述初始权重生成当前权重；根据所述当前权重，从第一数量个所述初始特征中筛选出第二数量个所述目标特征。基于随机游走以及交叉验证方法筛选出目标特征，本申请实施例所提供的技术方案在计算目标特征时，计算量小且准确率高，相较于现有的特征筛选方法，效果更好。
一种特征筛选方法装置设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210747502.5在审
发明人： 瞿学新;陈涛;翟文博 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。其中方法包括：电子设备通过获取多个调研用户对应的初始反馈样本，并对初始反馈样本进行初始贬损关键词提取，得到初始贬损关键词集合；在多个调研用户中确定出与预测用户相似的相似用户，并确定相似用户在初始反馈样本中对应的第一反馈样本；在第一反馈样本中确定出在初始贬损关键词集合中出现的第一贬损关键词；确定每一第一贬损关键词在第一反馈样本中的置信度；根据置信度在第一贬损关键词中确定出预测用户对应的目标贬损关键词。从而实现了根据已调研用户和已调研用户对应的初始反馈样本确定出预测用户的贬损原因。
数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于Word2Vec和TFIDF的WIKI知识库搜索词分析方法和装置-CN202210736450.1在审
发明人： 瞿学新;翟文博;陈涛 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提供一种基于Word2Vec和TFIDF的WIKI知识库搜索词分析方法和装置，属于人工智能技术领域，本申请的方法，采用Word2Vec对知识库中的文本构建语义模型，并结合改进的TF‑IDF提取搜索关键词，首先，对每个用户的搜索文本过滤无用记录，并进行分词和过滤停用词，其次，通过Word2Vec对知识库中的文本构建语义模型，得到搜索词之间的相似性，最后，根据改进的TF‑IDF方法计算得到关键词，能够有效的从用户的搜索词中得到关键词，从而了解搜索动向，以及从中发现知识的缺失，便于知识库的管理。
一种基于 word2vec tfidf wiki 知识库搜索词分析方法装置

[发明专利]一种基于网页切分爬取的网络地址置信度评估方法-CN201810397206.0有效
发明人：朱全银;潘舒新;胡荣林;李翔;周泓;瞿学新 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本专利公开发明了一种基于网页切分爬取的网络地址置信度评估方法，首先对已分类的网页链接进行切分，使用脚本爬取切分后的网页内容，采用卷积神经网络对网页内容进行分类，将切分后的网页分类准确率与原始网页分类准确率相减，得到网页分类差值集，再通过计算不同切分网页的权重，得到网络地址置信度算法公式，接着使用脚本爬取待分类网页链接，并计算切分的数量，将置信度大于一定阈值的网页链接放入已分类网页链接集中继续优化算法公式中的权重，最后使用网络地址置信度算法得出爬取网页的置信度。本发明方法有效的评估了在对网页进行切分爬取时，待爬取的网页与原始网页内容的信息差异，提高了网页爬取的效率。
一种基于网页切分网络地址置信评估方法

[发明专利]呼叫管控方法、装置、设备及存储介质-CN202111523902.X在审
发明人：李日美;陈大鹏;瞿学新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种呼叫管控方法、装置、设备及存储介质，用于解决现有呼叫管控的滞后性，提高呼叫效率。呼叫管控方法包括：获取待呼叫用户的用户数据，其中，所述用户数据包括所述待呼叫用户的基础数据、行为数据和消费数据；调用预置的呼叫模型对所述用户数据进行处理，得到目标反感层级，其中，所述目标反感层级用于指示所述待呼叫用户的反感程度；根据所述目标反感层级从预置的呼叫管控策略集中确定对应的目标呼叫管控策略，其中，所述预置的呼叫管控策略集包括长期禁呼策略、指定周期内禁呼策略和指定次数呼叫策略；根据所述目标呼叫管控策略对所述待呼叫用户进行呼叫管控。
呼叫方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的用户文献阅读兴趣分析方法-CN201710627545.9有效
发明人：朱全银;唐海波;严云洋;李翔;胡荣林;瞿学新;邵武杰;许康;赵阳;钱凯;高阳 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的用户文献阅读兴趣挖掘方法，其中，采用了一种基于深度学习的用户阅读兴趣挖掘方法，收集用户历史文献浏览日志，计算用户浏览每篇文献的时长与最后一次阅读文献的时刻距离当前标准时刻的时长距离来对每篇文献赋予不同的权值，其次，通过基于深度学习的词向量模型对用户历史浏览过的文献标题的分词结果进行拓展。本发明用于挖掘用户潜在的阅读兴趣，提高文档推荐的准确率，提高用户信息检索的效率。
一种基于深度学习用户文献阅读兴趣分析方法

[发明专利]一种基于自编码机和聚类的混合推荐方法-CN201810135027.X有效
发明人：朱全银;赵阳;胡荣林;李翔;严云洋;冯万利;周泓;王啸;瞿学新;潘舒新 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：发明公开了一种基于自编码机和聚类的混合推荐方法，本发明将用户评分数据和用户人口统计学数据结合，经过归一化处理，再利用自编码机提取用户特征数据，接着使用K‑means++聚类方法对用户聚类，当用户有推荐需求时，将待推荐用户的评分数据和人口统计学数据结合，归一化处理后再利用自编码机提取待推荐用户特征，再使用K‑means++聚类方法对待推荐用户分类，最后使用最适合该类别的推荐方法对用户进行推荐。本发明弥补了现有推荐方法在稀疏矩阵上表现不佳的状况，有效的提高了推荐的准确性。
一种基于编码混合推荐方法

[发明专利]一种基于互信息和关联规则的文本特征提取方法-CN201710796425.1有效
发明人：朱全银;严云洋;胡荣林;李翔;瞿学新;唐海波;赵阳;高阳;钱凯 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2017-09-06 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于互信息和关联规则的文本特征提取方法，步骤为：首先以文本分词、过滤停用词以及2‑Gram方法对文本训练集预处理，其次，通过改进的互信息方法对预处理后的文本训练集计算特征值，按特征值降序排列选取前m个词，从而得到初始的文本特征集，采用FP‑Growth计算预处理后的文本训练集中词的关联规则，并以关联规则去除初始文本特征集中冗余的特征，最后，结合关联规则和One‑hot方法对每个文本向量化表示。本发明避免了文本特征间的冗余及互信息方法缺点对提取文本特征的影响。
一种基于互信关联规则文本特征提取方法

[发明专利]一种基于Lasso回归的学生班级成绩排名预测方法-CN201710627558.6有效
发明人：朱全银;唐娥;邵武杰;李翔;唐海波;高阳;钱凯;潘舒新;瞿学新 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Lasso回归的学生班级成绩排名预测方法，包括如下步骤：1、对学生成绩数据集进行数据预处理，使用Pearson correlation‑based similarity对两个年级之间相同专业方向的学生成绩进行匹配，得出学生班级成绩排名匹配数据集；2、对学生成绩数据集进行数据预处理并通过Lasso回归对预处理后的数据集进行预测处理，得到学生班级成绩排名数据集；3、对学生班级成绩排名数据集和学生班级成绩排名匹配数据集进行加权值处理，得到最终学生班级成绩排名预测数据结果集。本发明有效预测了学生的班级成绩排名，提高学生班级成绩排名预测的准确度。
一种基于 lasso 回归学生班级成绩排名预测方法

[发明专利]一种基于Word2Vec的企业舆情数据分析方法-CN202011282421.X在审
发明人： 瞿学新;陈劲 -专利权人：上海品见智能科技有限公司
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Word2Vec的企业舆情数据分析方法，包括如下步骤：收集整理步骤、确定情感词典步骤和得出结论步骤，本发明方法通过Word2Vec扩充情感词典，并结合词频、文本长度和阅读量有效的分析文本情绪倾向，避免了未考虑文本长度和文本阅读量对分析情感倾向的影响。此外，本发明创造性地提出了一种基于Word2Vec的企业舆情数据分析方法，用于分析企业的舆论的情绪倾向，从而帮助企业或管理人员有效的分析舆情，进而避免品牌和客户信任危机。
一种基于 word2vec 企业舆情数据分析方法

[发明专利]一种学生浏览网页分类方法-CN201710792423.5有效
发明人：肖绍章;朱全银;李翔;钱凯;于柿民;潘舒新;瞿学新;唐海波;邵武杰;高阳;江丽萍 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2017-09-05 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了一种学生浏览网页分类方法基于N‑Gram和朴素贝叶斯分类器，具体实现步骤，先从导航类网站爬取URL描述信息，构建四分类语料库，把语料库文本表示成uni‑gram和bi‑gram的形式，以TF‑IDF作为文本特征的权重，用朴素贝叶斯分类算法构建分类器；对学生浏览记录中的URL按设定规则进行切分，通过分类器和URL类别库匹配确定URL类别，由分类器确定的URL类别，若符合设定置信度，则加入到URL类别库中。本发明方法有效的对学生浏览记录中URL分类，提高了网页的识别率和分类的准确率。
一种学生浏览网页分类方法

[发明专利]一种基于皮尔逊相似度和FP-Growth的图审专家推荐方法-CN201710034169.2有效
发明人：冯万利;朱全银;于柿民;庄军;严云洋;李翔;周泓;瞿学新;唐海波;潘舒新;邵武杰;杨茂灿 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2017-01-18 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于皮尔逊相似度和FP‑Growth的图审专家推荐方法，首先对综合项目记录集中的项目属性进行预处理，采用皮尔逊相似度方法并抽取与待审查项目规模最接近的十个项目的审查专家，根据待审查的综合项目的分支项目和图审专家研究方向，对抽取出的专家进行组合，再使用FP‑Growth方法对历史项目审查专家集处理，得到图审专家组合频繁项集，利用组合频繁项集计算每种专家组合集的支持度，最终支持度最大即契合度最高的专家组合集即为参与待审查项目的专家集。本发明方法有效的推荐了一种契合度最高的图审专家组合，使得专家协同审查效率提高，并增加了历史项目审查专家集数据的使用价值。
一种基于皮尔逊相似 fp growth 专家推荐方法

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