[发明专利]一种基于机器学习模型的场景变量自动化深度挖掘引擎系统有效
| 申请号： | 201911245813.6 | 申请日： | 2019-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN111047011B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 裴正奇;段必超;刘东来;黄梓忱 | 申请（专利权）人： | 深圳前海黑顿科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京化育知识产权代理有限公司 11833 | 代理人： | 涂琪顺 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习模型的场景变量自动化深度挖掘引擎系统，包括HDPP数据协议，所述HDPP数据协议通过前端操作界面引导用户按照协议规定进行数据录入，且需保证录入的数据完全符合HDPP数据协议要求，通过HDPP数据协议将用户产生的拥有若干场景变量的历史数据，转化为静态场景数据，用户通过HDPP数据协议来定义自己场景的变量画像，所述HDPP数据协议处理后的静态场景数据通过模型处理库输入到所有内置模型中，得到的相关变量值作为输出；给出了一种不需要任何人工智能技术基础便能轻松使用机器学习、数据挖掘与变量预测的手段去完成任意场景的相关任务需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 模型 场景 变量 自动化 深度 挖掘 引擎 系统 | ||
【主权项】：
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