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[发明专利]一种基于语义特征组的信用卡客户流失数据降维可视化分析方法-CN202210436751.2有效
发明人：王可;罗孟华;龙洋 -专利权人：贵州财经大学
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明是一种基于语义特征组的信用卡客户流失数据降维可视化分析方法。本发明涉及数据可视化分析技术领域，所述方法以多视图融合的方式，对数据集特征进行可视化分析，收集信用卡客户流失的数据；基于T‑SNE算法和PCA方法，对信用卡客户进行降维可视化分析，分析信用卡客户流失的数据；基于语义特征组，对信用卡客户数据进行分析，进行降维可视化分析，分析信用卡客户流失的数据。本发明从可视化任务的实质出发，提出了基于语义特征组的降维可视化方法。对比分析了多视图融合可视化方法、T‑SNE算法和PCA降维可视化方法，实现了基于语义特征组的信用卡客户流失数据降维可视化分析方法。
一种基于语义特征信用卡客户流失数据可视化分析方法

[发明专利]基于随机森林的缺失值填充方法、装置和计算机设备-CN202210536238.0在审
发明人：王可;蔡志平;罗孟华;周桐庆;李雄略 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种上述基于随机森林的缺失值填充方法、装置和计算机设备，通过根据特征值缺失类型对目标样本集的缺失样本集进行划分，得到包含多个按照特征值缺失数量排列的缺失样本并且缺失样本的特征值缺失类型包含上一个缺失样本的特征值缺失类型的若干个嵌套缺失样本组，然后根据嵌套缺失样本组构建嵌套随机森林，其中嵌套随机森林的每一嵌套层与缺失样本对应，最后采用当前嵌套层对应的非缺失样本集训练嵌套随机森林当前嵌套层中的随机森林，对当前嵌套层对应的缺失样本进行缺失特征值的填充。本发明通过构建逐级嵌套的具有细颗粒归因的随机森林，在考虑已知数据整体分布的同时，充分利用数据的个体和局部特征，实现了精细化的逐级缺失值填补。
基于随机森林缺失填充方法装置计算机设备

[发明专利]面向不平衡数据的少数类样本生成方法和装置-CN202210214787.6在审
发明人：王可;蔡志平;罗孟华;周桐庆;李雄略 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种面向不平衡数据的少数类样本生成方法和装置。方法包括：将目标网络的原始不平衡样本集划分为若干个初始局部样本集，获取原始少数类样本对应的上一次迭代得到的更新局部样本集的待更新局部分类线，根据原始少数类样本和原始少数类样本到对应的待更新局部分类线的距离，得到原始少数类样本当前迭代的的局部生成少数类样本，根据原始少数类样本、原始少数类样本对应的初始局部样本集中的局部邻近多数类样本、待更新局部分类线和当前迭代的局部生成少数类样本计算判别器的损失函数，当损失函数满足预设条件时，输出局部生成少数类样本。采用本方法能够节约计算资源，同时本方法能够适应不平衡率更大的不平衡样本集。
面向不平衡数据少数样本生成方法装置