[發(fā)明專利]一種指數(shù)計(jì)算平臺(tái)和方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710391942.0
• 申請(qǐng)日: 2017-05-27
• 公開（公告）號(hào): CN107315775A
• 公開（公告）日: 2017-11-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬寧;段立新;王肅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)信優(yōu)易數(shù)據(jù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30;G06F17/27;G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京青松知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙)11384
• 代理人: 鄭青松

1.一種指數(shù)計(jì)算平臺(tái)，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取進(jìn)行指數(shù)計(jì)算的數(shù)據(jù)；

指標(biāo)體系構(gòu)建模塊，用于基于獲取的數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)體系；

特征選擇模塊，用于對(duì)所述指標(biāo)體系確定的指標(biāo)進(jìn)行特征選擇，確定指數(shù)計(jì)算使用的特征；

權(quán)重確定模塊，用于將確定的特征對(duì)應(yīng)的第一特征值以及作為目標(biāo)變量的初始指數(shù)值輸入預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)模型，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到以各特征為變量的函數(shù)結(jié)構(gòu)以及各特征分別對(duì)應(yīng)的權(quán)重；

權(quán)重和指數(shù)調(diào)整模塊，用于按照預(yù)設(shè)周期執(zhí)行如下調(diào)整步驟：

收集表征當(dāng)前指數(shù)與其所表征現(xiàn)實(shí)情況之間偏差的監(jiān)督信息；并

對(duì)收集的監(jiān)督信息進(jìn)行解析生成反饋標(biāo)簽；

根據(jù)所述反饋標(biāo)簽表征的當(dāng)前指數(shù)值的偏差方向確定對(duì)應(yīng)的調(diào)整規(guī)則，并對(duì)當(dāng)前指數(shù)值進(jìn)行調(diào)整，得到調(diào)整后的新的當(dāng)前指數(shù)值；

將所述新的當(dāng)前指數(shù)值輸入所述預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)模型，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到調(diào)整后的以各特征為變量的函數(shù)結(jié)構(gòu)以及各特征分別對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的平臺(tái)，其特征在于，還包括：指數(shù)確定模塊；

所述指數(shù)確定模塊，用于在所述權(quán)重確定模塊確定出各特征分別對(duì)應(yīng)的權(quán)重之后，或者在所述權(quán)重和指數(shù)調(diào)整模塊得到調(diào)整后的權(quán)重之后，將確定的特征對(duì)應(yīng)的第二特征值輸入所述預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)模型，并基于對(duì)應(yīng)的權(quán)重確定指數(shù)值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的平臺(tái)，其特征在于，所述權(quán)重和指數(shù)調(diào)整模塊，具體用于采用如下一種或多種方式收集針對(duì)當(dāng)前指數(shù)值的監(jiān)督信息：

通過預(yù)設(shè)接口接收指定用戶提供的監(jiān)督信息；或者

通過爬蟲程序從與當(dāng)前指數(shù)所涉及領(lǐng)域的相關(guān)網(wǎng)站獲取文本信息；通過解析所述文本信息確定監(jiān)督信息；或者

對(duì)用戶在發(fā)布當(dāng)前指數(shù)的指數(shù)發(fā)布平臺(tái)的訪問行為進(jìn)行監(jiān)控，通過用戶訪問行為解析出監(jiān)督信息；或者

通過發(fā)布當(dāng)前指數(shù)的指數(shù)發(fā)布平臺(tái)向用戶提供問卷信息，并通過用戶反饋的答復(fù)信息收集監(jiān)督信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的平臺(tái)，其特征在于，所述指標(biāo)體系構(gòu)建模塊，具體用于通過指定接口接收指定用戶提供的一級(jí)指標(biāo)；以及基于所述一級(jí)指標(biāo)，采用知識(shí)圖譜生成二級(jí)指標(biāo)：

針對(duì)每個(gè)一級(jí)指標(biāo)，確定該一級(jí)指標(biāo)的同義詞，并生成由該一級(jí)指標(biāo)以及該一級(jí)指標(biāo)的同義詞構(gòu)成的第一關(guān)鍵詞詞包；

從所述數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的數(shù)據(jù)中提取與所述第一關(guān)鍵詞詞包相關(guān)的第一數(shù)據(jù)；

基于所述第一數(shù)據(jù)生成第一知識(shí)圖譜；

將所述第一關(guān)鍵詞詞包作為鍵映射到所述第一知識(shí)圖譜中，并從所述第一知識(shí)圖譜中篩選與所述第一關(guān)鍵詞詞包相關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)；

采用預(yù)設(shè)算法對(duì)篩選出的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行去冗余處理，將處理后得到的節(jié)點(diǎn)確定為二級(jí)指標(biāo)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的平臺(tái)，其特征在于，所述特征選擇模塊，具體用于基于所述二級(jí)指標(biāo)，采用知識(shí)圖譜進(jìn)行特征選擇：

針對(duì)每個(gè)二級(jí)指標(biāo)，確定該二級(jí)指標(biāo)的同義詞，并生成由該二級(jí)指標(biāo)以及該二級(jí)指標(biāo)的同義詞構(gòu)成的第二關(guān)鍵詞詞包；

從所述數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的數(shù)據(jù)中提取與所述第二關(guān)鍵詞詞包相關(guān)的第二數(shù)據(jù)；

基于所述第二數(shù)據(jù)生成第二知識(shí)圖譜；

將所述第二關(guān)鍵詞詞包作為鍵映射到所述第二知識(shí)圖譜中，并從所述第二知識(shí)圖譜中篩選與所述第二關(guān)鍵詞詞包相關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)；

采用預(yù)設(shè)算法對(duì)篩選出的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行去冗余處理，將處理后得到的節(jié)點(diǎn)確定為指數(shù)計(jì)算使用的特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的平臺(tái)，其特征在于，所述特征選擇模塊，還用于在對(duì)篩選出的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行去冗余處理之后，執(zhí)行如下降維處理的步驟：

采用主成分分析法對(duì)所述第二知識(shí)圖譜進(jìn)行解析；針對(duì)每個(gè)第二關(guān)鍵詞詞包，確定與該第二關(guān)鍵詞詞包相關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)分別與該第二關(guān)鍵詞詞包之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度指標(biāo)；響應(yīng)于任一節(jié)點(diǎn)與對(duì)應(yīng)第二關(guān)鍵詞詞包之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度指標(biāo)的指標(biāo)值達(dá)到預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度閾值，將該任一節(jié)點(diǎn)確定為指數(shù)計(jì)算使用的特征。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的平臺(tái)，其特征在于，所述權(quán)重和指數(shù)調(diào)整模塊，具體用于針對(duì)反饋標(biāo)簽表征的當(dāng)前指數(shù)值的每個(gè)偏差方向，確定表征該偏差方向的反饋標(biāo)簽的數(shù)量；根據(jù)表征不同偏差方向的反饋標(biāo)簽數(shù)量之間的比例關(guān)系，確定當(dāng)前指數(shù)值的偏差方向及偏差程度；根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則確定所述偏差方向及偏差程度對(duì)應(yīng)的對(duì)當(dāng)前指數(shù)值的調(diào)整方向及調(diào)整幅度，得到調(diào)整后的新的當(dāng)前指數(shù)值。