[發明專利]一種基于模型的數據評測方法和系統

在審

• 申請號: 202010280896.9
• 申請日: 2020-04-10
• 公開（公告）號: CN111539562A
• 公開（公告）日: 2020-08-14
• 發明（設計）人: 陳召群;謝理達
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 許振新;朱文杰

本公開涉及一種基于模型的數據評測方法和系統。該方法包括確定所有數據發布者對所有對象發布的所有研報中的每份研報的預測可靠度，基于每份研報的預測可靠度來匯總每家數據發布者對所有單個對象的預測可靠度，基于所有單個對象的數據發布者預測可靠度來對所有單個對象中的每一個對象的所有研報進行可靠度排序。

技術領域

本公開一般涉及數據信息處理，尤其涉及一種基于模型的數據評測方法和系統。

背景技術

數據發布者(諸如各種數據調研機構等)通常會針對各行各業發布或預測各種各樣的數據，消費者或用戶在做出購買決定或其他決策時通常會采用這些數據。

但是，目前缺少針對數據發布者或者所發布的預測數據的評估方法，從而導致用戶很難從大量數據發布或預測報告中篩選出最重要、最有價值的部分，極大地影響了用戶自己的決策效率和用戶體驗。

另外，針對某一對象發布預測數據的數據發布者往往有很多家，往往一個對象會有多家數據發布者發布或預測該對象的數據值，并且每家數據發布者可針對不同對象發布多份調研報告。此外，數據發布方有自己擅長調研的行業和數據，而現有的調研報告無法展現數據發布方的調研能力，也無法體現出數據發布方對于特定對象的預測或調研是否擅長。

因此，本公開提供了基于模型的數據評測方法和系統，以解決現有技術存在的問題。

發明內容

提供本發明內容來以簡化形式介紹將在以下具體實施方式部分中進一步描述的一些概念。本發明內容并不旨在標識出所要求保護的主題的關鍵特征或必要特征，也不旨在用于幫助確定所要求保護的主題的范圍。

針對這些現有技術方案的缺點，通過檢驗數據發布者所發布的對象調研報告(包括對象的一個或多個數據的預測值)，評估調研報告的預測可靠程度，并匯總一家數據發布者對一個對象的預測可靠程度，評估數據發布者對于該對象的調研或預測水平，基于這些評估數據來對調研報告(即，研報)進行排序的方法能將對于用戶參考價值更高研報排在前面，使得用戶能夠獲得更有價值的數據預測或調研報告。

在本公開的一個實施例中，提供了一種基于模型的數據評測方法，該方法包括：

確定所有數據發布者對所有對象發布的所有研報中的每份研報的預測可靠度；

基于每份研報的預測可靠度來匯總每家數據發布者對所有單個對象的預測可靠度；以及

基于所有單個對象的數據發布者預測可靠度來對所有單個對象中的每一個對象的所有研報進行可靠度排序。

在本公開的一個實施例中，提供了一種數據評測系統，包括研報可靠度評測模塊、數據發布者可靠度評測模塊、以及研報排序模塊。

研報可靠度評測模塊確定所有數據發布者對所有對象發布的所有研報中的每份研報的預測可靠度，并將所確定的每份研報的預測可靠度傳遞至數據發布者可靠度評測模塊。

數據發布者可靠度評測模塊基于每份研報的預測可靠度來匯總每家數據發布者對所有單個對象的預測可靠度，并將經匯總的預測可靠度傳遞至研報排序模塊。

研報排序模塊基于所有單個對象的數據發布者預測可靠度來對所有單個對象中的每一個對象的所有研報進行可靠度排序。

在結合附圖研讀了下文對本公開的具體的示例性實施例的描述之后，本公開的其他方面、特征和實施例對于本領域普通技術人員將是明顯的。盡管本公開的特征在以下可能是針對某些實施例和附圖來討論的，但本公開的全部實施例可包括本文所討論的有利特征中的一個或多個。換言之，盡管可能討論了一個或多個實施例具有某些有利特征，但也可以根據本文討論的本公開的各種實施例使用此類特征中的一個或多個特征。以類似方式，盡管示例性實施例在下文可能是作為設備、系統或方法實施例進行討論的，但是應當領會，此類示例性實施例可以在各種設備、系統、和方法中實現。

附圖說明