公开(公告)号：CN111681022A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010298734.8

申请日：2020-04-16

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 倪渊 ,  杨露 ,  李子峰 ,  张健 ,  高宇东 ,  蔡功山 ,  高霞

IPC: G06Q30/02

Abstract: 本发明涉及一种网络平台数据资源价值评估方法，包括1：构建网络平台交易环境下数据资源价值评估指标体系；2：基于熵值修正G1法确定评估指标权重；3：基于灰色关联分析法对平台已成交数据资源进行预筛选；筛选出与预评估数据资源的关联度大于等于阈值的已成交数据资源，构成模型样本集T；4：选择随机森林模型作为网络平台数据资源价值评估的基本模型，利用样本集T构建数据资源价值评估模型。将预评估数据资源的各项评估指标输入数据资源价值评估模型中，取每个回归树的输出值的平均值作为数据资源价值评估模型的数据资源价值评估结果。本发明不仅可显著提高对数据资源价值预测的精准度，还可以减少RFR模型的计算量，提升其训练效率。

公开(公告)号：CN111680859A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010299550.3

申请日：2020-04-16

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 倪渊 ,  高宇东 ,  王子焉 ,  张健 ,  杨露 ,  蔡功山

IPC: G06Q10/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明公开了一种基于信息生态理论和RF-GA-BP神经网络的平台专利价值评估方法，包括以下步骤：以信息生态理论为基础分析网络平台专利价值影响因素；获取GA-BP神经网络的训练样本和测试样本；采用基于RF的特征选择法对平台专利价值影响因素进行降维处理，得到最优特征子集；设计BP神经网络拓扑结构，并设定相关参数；采用GA算法优化BP神经网络的权值和阈值；将RF选出的最优特征子集作为GA-BP神经网络模型的输入信号，对GA-BP神经网络进行训练和检验，最终构建出基于RF-GA-BP神经网络算法的平台专利价值评估模型。

公开(公告)号：CN111681021A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010298653.8

申请日：2020-04-16

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 倪渊 ,  蔡功山 ,  赵艳 ,  张健 ,  杨露 ,  高宇东 ,  高霞

IPC: G06Q30/02 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于灰色关联分析和随机森林回归GCA-RFR模型的数字内容资源价值评估方法，步骤为：以“价值链理论”为主线探索内容资源价值的影响因素，并据此构建内容资源价值评估指标体系；借助Python爬取互联网电影资料库的相关数据，并通过删除、替换数据单元格方式对数据进行清洗，获取有效数据；以广义灰色关联分析法进行指标验证及筛选，获取最终有效的指标体系；基于熵值-邓氏灰色关联分析法进行初始样本筛选，获取最终的样本集进行模型训练；基于上述指标体系和训练数据，不断优化随机森林回归RFR模型以构建数字内容资源价值评估方法。本发明实现数字内容资源价值评估功能，具有较高的科学性、有效性和广泛适用性。