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公开(公告)号：CN116091101A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310163012.5
申请日：2023-02-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0204 , G06F16/901
Abstract: 本说明书公开了一种信息推荐的方法、装置、存储介质及电子设备，获取各用户的出行数据，根据出行数据，确定每个用户在不同时间段所处的位置，根据每个用户在不同时间段所处的位置，确定每个用户的出行有向图，根据每个用户的出行有向图，确定各用户对各预设区域进行访问的访问概率，并根据各用户的访问概率，确定在每个预设区域内构建商业体时所需的商业体规模信息，根据商业体规模信息来进行信息推荐。
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公开(公告)号：CN118365177B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410787847.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0637
Abstract: 本说明书公开了一种信息推送方法、装置、存储介质以及电子设备，具体包括：根据获取的事件对象信息，构建出第一事件对象对应的第一仿真对象，第二事件对象对应的第二仿真对象，以及事件参与对象对应的处理仿真对象，并生成仿真测试指令。根据仿真测试指令，基于第一仿真对象、第二仿真对象以及处理仿真对象，构建仿真测试环境，根据第一仿真对象、第二仿真对象以及处理仿真对象之间预设的基础规则信息，进行仿真测试，得到仿真测试结果。根据仿真测试结果，确定针对第一事件对象与第二事件对象之间事件的事件处理分析结果，基于事件处理分析结果，进行信息推送。通过此方法可以从全局视角针对问题事件进行分析，提高了针对问题事件的处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117726429A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311772379.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q40/03 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及一种信用评估模型训练方法、信用评估方法、装置及电子设备，其中，信用评估模型训练方法包括：在第一训练数据集中提取信用评分特征；在带有标签的第二训练数据集中提取应用场景特征；基于信用评估模型和应用场景模型，构建组合模型；以所述信用评分特征和所述应用场景模型为输入，以所述第二训练数据集带有的所述标签为输出，对所述组合模型进行训练；在训练好的所述组合模型中拆分出训练好的所述信用评估模型。与现有技术相比，本发明具有改善信用分实际应用价值、应用效率较高等优点。
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公开(公告)号：CN115983142B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310275471.2
申请日：2023-03-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度生成对抗式网络的区域人口演化模型构造方法。该方法是根据人口迁移流动、出生与死亡等本身的自然规律，构造描述区域人口变化的动力学方程；使用行政区域内各个子区域人口的时空演化数据预测下一时刻区域人口数；构造生成对抗式神经网络模型确定人口动力学演化模型参数，并预测下一时刻内的区域人口数；以各个时间点模型预测与真实人口数据的偏差作为生成对抗式神经网络模型判别器的损失函数，以不同时刻的人口数据作为样本训练模型，得到最优化模型参数，获得一个适用于不同行政区域的人口演化模型。
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公开(公告)号：CN118365177A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410787847.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0637
Abstract: 本说明书公开了一种信息推送方法、装置、存储介质以及电子设备，具体包括：根据获取的事件对象信息，构建出第一事件对象对应的第一仿真对象，第二事件对象对应的第二仿真对象，以及事件参与对象对应的处理仿真对象，并生成仿真测试指令。根据仿真测试指令，基于第一仿真对象、第二仿真对象以及处理仿真对象，构建仿真测试环境，根据第一仿真对象、第二仿真对象以及处理仿真对象之间预设的基础规则信息，进行仿真测试，得到仿真测试结果。根据仿真测试结果，确定针对第一事件对象与第二事件对象之间事件的事件处理分析结果，基于事件处理分析结果，进行信息推送。通过此方法可以从全局视角针对问题事件进行分析，提高了针对问题事件的处理效率。
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公开(公告)号：CN115983142A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310275471.2
申请日：2023-03-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度生成对抗式网络的区域人口演化模型构造方法。该方法是根据人口迁移流动、出生与死亡等本身的自然规律，构造描述区域人口变化的动力学方程；使用行政区域内各个子区域人口的时空演化数据预测下一时刻区域人口数；构造生成对抗式神经网络模型确定人口动力学演化模型参数，并预测下一时刻内的区域人口数；以各个时间点模型预测与真实人口数据的偏差作为生成对抗式神经网络模型判别器的损失函数，以不同时刻的人口数据作为样本训练模型，得到最优化模型参数，获得一个适用于不同行政区域的人口演化模型。
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公开(公告)号：CN115526386A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211114151.0
申请日：2022-09-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于个体工商户生存影响因素与生存分析技术领域，公开了一种个体工商户生存分析方法，包括步骤：S1、收集区域个体工商户生存历史数据，形成样本数据；S2、确定自变量X与因变量Y；S3、对所述样本数据进行预处理；S4、使用互信息法对自变量X进行特征选择，得到最终样本数据S_E；S5、对样本数据S_E进行数据集划分，得到训练集和测试集；S6、使用回归随机森林模型进行模型训练；S7、定量化评估训练的模型。本发明利用机器学习方法，分析影响个体工商户生存的因素，合理评判个体工商户的注销风险与生存时长等状态。建立了影响个体工商户的影响因素与其生存寿命之间的关系，实现了个体工商户生存分析。
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