[发明专利]评估依赖于聚合历史数据的模型

权利要求书

1.一种用于模型验证的方法，所述方法包括：

生成表示模拟群体的数据集，所述数据集包括根据细分方案与所述模拟群体的各个区段对应的成员计数的集合；

通过经过第一模拟对所述数据集进行处理来生成细分状态的第一时间序列，所述第一模拟包括第一多个事件函数的迭代应用，所述第一多个事件函数包括配置有第一参数的第一事件函数；

通过经过第二模拟对所述数据集进行处理来生成细分状态的第二时间序列，所述第二模拟包括第二多个事件函数的迭代应用，其中，所述第二多个事件函数不包括配置有所述第一参数的所述第一事件函数；

识别性能度量的第一值，所述第一值表示所述第一时间序列和所述第二时间序列之间的差；

对于主题模型，识别所述性能度量的第二值，所述第二值表示将所述主题模型应用于所述第一时间序列或所述第二第一时间序列中的一个的输出；以及

通过将所述第一值与所述第二值进行比较，确定所述主题模型关于所述性能度量的有效性得分。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二多个事件函数包括配置有不同于所述第一参数的第二参数的所述第一事件函数。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二多个事件函数不包括所述第一事件函数。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一多个事件函数包括自然迁移事件。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述主题模型是媒体混合模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述媒体混合模型包括时间序列多变量普通最小二乘法(“OLS”)回归。

7.根据权利要求1所述的方法，包括随机地生成表示所述模拟群体的所述数据集。

8.一种用于模型验证的系统，所述系统包括：

存储指令的计算机可读存储器；和

处理器，被配置为执行来自所述存储器的指令以：

生成表示模拟群体的数据集，所述数据集包括根据细分方案与所述模拟群体的各个区段对应的成员计数的集合；

通过经过第一模拟对所述数据集进行处理来生成细分状态的第一时间序列，所述第一模拟包括第一多个事件函数的迭代应用，所述第一多个事件函数包括配置有第一参数的第一事件函数；

通过经过第二模拟对所述数据集进行处理来生成细分状态的第二时间序列，所述第二模拟包括第二多个事件函数的迭代应用，其中，所述第二多个事件函数不包括配置有所述第一参数的所述第一事件函数；

识别性能度量的第一值，所述第一值表示所述第一时间序列和所述第二时间序列之间的差；

对于主题模型，识别所述性能度量的第二值，所述第二值表示将所述主题模型应用于所述第一时间序列或所述第二第一时间序列中的一个的输出；以及

通过将所述第一值与所述第二值进行比较，确定所述主题模型关于所述性能度量的有效性得分。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述第二多个事件函数包括配置有不同于所述第一参数的第二参数的所述第一事件函数。

10.根据权利要求8所述的系统，其中，所述第二多个事件函数不包括所述第一事件函数。

11.根据权利要求8所述的系统，其中，所述第一多个事件函数包括自然迁移事件。

12.根据权利要求8所述的系统，其中，所述主题模型是媒体混合模型。

13.根据权利要求12所述的系统，其中，所述媒体混合模型包括时间序列多变量普通最小二乘法(“OLS”)回归。

14.根据权利要求8所述的系统，其中，所述处理器被配置为随机地生成表示所述模拟群体的所述数据集。