[发明专利]事件预测方法

摘要

本发明实施例提供一种事件预测方法。该方法包括：采集待预测事件的业务数据和环境数据，并进行数据整合、预测业务环境设置、待关键因子数据分析、应用场景序列训练配置、估算分析以及可信度分析。本方案提高了所述待预测事件的预测业务环境参数与待预测事件的业务应用目标之间的匹配度，可以有效应用在实战中；提高了所述待预测事件的因子结构的准确度，基于此，对待预测事件进行预测、估算分析以及可信度分析，形成了评估和预测之间可信度的衡量体系，提高了对待预测事件的预测分析的准确度。

主权项

一种事件预测方法，其特征在于，包括：采集待预测事件的业务数据和环境数据；基于预先建立的数据整合模型，对所述业务数据和所述环境数据进行数据整合，得到所述待预测事件的打标数据；根据所述待预测事件的业务应用目标，以及所述待预测事件的打标数据，调整由所述待预测事件所属领域的多维关键因子组成的环境模板的参数，得到所述待预测事件的预测业务环境参数；对所述待预测事件所属领域的多维关键因子进行逐层递归扫描，得到各层候选频繁项集和对应的频繁频率；根据所述待预测事件与各层候选频繁项集的包含关系，确定所述待预测事件对应的各层候选频繁项集；根据所述待预测事件的各层候选频繁项集的频繁频率，建立各因子阀值池，并统计各因子阀值池的计数；在因子阀值池的计数小于支持度阀值时，删除该因子阀值池；将剩余的因子阀值池所包含的多维关键因子确定为所述待预测事件的随机样本空间，采用最小支持度搜寻所述随机样本空间中的频繁项集，并计算随机样本空间中的频繁项集所包含的多维关键因子的重复度；根据所述随机样本空间中的频繁项集，以及所包含的多维关键因子的重复度，并根据所述待预测事件的打标数据和预测业务环境参数，确定所述待预测事件的因子结构；通过预设的场景模型库选择需要预测的业务场景模型，对所述业务场景模型和所述因子结构进行分析，得到所述待预测事件的目标数据；所述目标数据是以业务场景模型所包含的参数作为字段，因子结构的对应数值作为字段的数据值；基于预先建立的估算分析模型，对所述目标数据和所述因子结构进行估算分析，得到所述待预测事件的分析结果；利用所述因子结构，确定所述待预测事件的分析结果的可信度值。