[发明专利]一种发展趋势数据获取方法、装置及可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201910319456.7 申请日: 2019-04-19
公开(公告)号: CN110210645A 公开(公告)日: 2019-09-06
发明(设计)人: 张翔;刘媛源;郑子欧;于修铭;汪伟 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q30/02;G06N20/00
代理公司: 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 代理人: 黄耀威
地址: 518000 广东省深圳市福田街*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明提出一种发展趋势数据获取方法、装置及可读存储介质,该方法包括:确定预测对象所属的对象类别;确定与对象类别相对应的至少一个因子;将属于对象类别的至少两个对象作为样本对象,并分别获取每一个样本对象的历史发展数据;分别从每一个样本对象的历史发展数据中提取每一个因子对应的第一历史因子数据;通过提取到的各个第一历史因子数据训练对应于对象类别的机器学习模型;从预测对象的历史发展数据中提取每一个因子对应的第二历史因子数据;将各个第二历史因子数据输入机器学习模型获得第一预测数据;根据第一预测数据确定用于表征预测对象发展趋势的发展趋势数据。本方案可以降低分析人员对上市公司进行营收预测所付出的成本。
搜索关键词: 因子数据 历史发展 趋势数据 样本对象 可读存储介质 预测 对象类别 预测数据 对象类 机器学习模型 模型获得 输入机器 分析 学习
【主权项】:
1.一种发展趋势数据获取方法,其特征在于,包括:确定预测对象所属的对象类别;确定与所述对象类别相对应的至少一个因子,其中,不同所述因子对应有不同的数据统计规则;将属于所述对象类别的至少两个对象作为样本对象,并分别获取每一个所述样本对象的历史发展数据;分别从每一个所述样本对象的历史发展数据中提取每一个所述因子对应的第一历史因子数据;通过提取到的各个所述第一历史因子数据训练对应于所述对象类别的机器学习模型;从所述预测对象的历史发展数据中提取每一个所述因子对应的第二历史因子数据;将各个所述第二历史因子数据输入所述机器学习模型,获得所述机器学习模型输出的第一预测数据;根据所述第一预测数据确定用于表征所述预测对象发展趋势的发展趋势数据。
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