[发明专利]针对代币的评分方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种针对代币的评分方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待评测代币的信息数据；

从所述信息数据中获取针对所述待评测代币的特征信息，其中，所述特征信息包括多个维度特征和每个维度特征对应的评分数据；

根据所述多个维度特征从经过训练的神经网络模型中确定出对应的各概率密度函数的目标参数值；

根据所述各概率密度函数的目标参数值和所述每个维度特征对应的评分数据获取所述待评测代币的评分。

2.如权利要求1所述的针对代币的评分方法，其特征在于，所述信息数据包括基础数据、社交数据、金融数据和技术数据；从所述信息数据中获取针对所述待评测代币的特征信息，包括：

从所述信息数据中分别获取针对所述待评测代币的基础数据维度特征、社交数据维度特征、金融数据维度特征和技术数据维度特征；

根据预设的维度评分规则，确定所述基础数据维度特征、社交数据维度特征、金融数据维度特征和技术数据维度特征分别对应的评分数据；

将所述基础数据维度特征、社交数据维度特征、金融数据维度特征、技术数据维度特征和各维度特征的评分数据，确定为所述待评测代币的特征信息。

3.如权利要求1所述的针对代币的评分方法，其特征在于，根据所述多个维度特征从经过训练的神经网络模型中确定出对应的各概率密度函数的目标参数值，包括：

将所述多个维度特征输入经过训练的神经网络模型，其中，所述神经网络模型已训练得到各维度特征与各概率密度函数的参数值之间的对应关系，包括全连接层，所述全连接层的输入为多个维度特征，所述全连接层的输出为各概率密度函数的参数值；

获取所述神经网络模型输出的各概率密度函数的目标参数值。

4.如权利要求3所述的针对代币的评分方法，其特征在于，所述神经网络模型采用如下方式得到：

通过爬虫技术从互联网中获取已发行的样本代币和所述样本代币的样本信息数据；

根据所述样本信息数据生成训练数据；

根据所述训练数据对所述神经网络模型进行训练。

5.如权利要求4所述的针对代币的评分方法，其特征在于，根据所述样本信息数据生成训练数据，包括：

对所述样本代币进行标注；

从所述样本信息数据中提取各维度样本特征；

根据预设的维度评分规则，确定所述各维度样本特征对应的评分数据；

根据经过标注的所述样本代币和所述各维度样本特征对应的评分数据，生成所述训练数据。

6.如权利要求1所述的针对代币的评分方法，其特征在于，根据所述各概率密度函数的目标参数值和所述每个维度特征对应的评分数据获取所述待评测代币的评分，包括：

将所述每个维度特征对应的评分数据与所述每个维度特征对应的概率密度函数的目标参数值进行乘法运算，得到多个乘积；

将所述多个乘积进行求和，得到所述待评测代币的评分。

7.如权利要求1至6中任一项所述的针对代币的评分方法，其特征在于，在得到所述待评测代币的评分之后，所述方法还包括：

在目标页面中生成针对所述待评测代币的展示区域，其中，所述展示区域用于展示所述待评测代币的信息数据和所述待评测代币的评分。

8.如权利要求7所述的针对代币的评分方法，其特征在于，当所述待评测代币为多个时，所述方法还包括：

根据多个待评测代币的评分对所述多个待评测代币对应的多个展示区域进行排序；

将排序后的多个展示区域在所述目标页面中依次进行显示。