[發明專利]基于數據價值的數據處理裝置及其方法

在審

• 申請號: 202210532391.6
• 申請日: 2022-05-11
• 公開（公告）號: CN114926204A
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發明（設計）人: 宋潔;趙越;王衍之
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q30/06;G16H80/00
• 代理公司: 北京科衡知識產權代理有限公司 11928
• 代理人: 王淑靜

1.一種基于數據價值的數據處理裝置，包括：

高價值數據獲取單元，用于從原始數據中獲取至少一部分高價值數據；以及

預估單元，用于基于獲取的高價值數據來進行業務預測；

其中，高價值數據獲取單元根據與業務收益相關聯的效用函數來計算各個原始數據的價值，并基于計算結果來獲取所述至少一部分高價值數據。

2.如權利要求1所述的數據處理裝置，其中，所述預估單元包括：

訓練單元，用于使用獲取的高價值數據來訓練業務模型；以及

預測單元，用于利用由訓練單元訓練出的業務模型進行業務預測。

3.如權利要求1-2任一項所述的數據處理裝置，其中，高價值數據獲取單元根據與業務收益相關聯的效用函數，計算各個原始數據的數據沙普利值，以作為各個原始數據的價值。

4.如權利要求1-3任一項所述的數據處理裝置，其中，所述效用函數與使用至少一部分原始數據訓練出的業務模型的預測誤差相關聯。

5.如權利要求1-4任一項所述的數據處理裝置，其中，所述高價值數據獲取單元在計算效用函數的每次迭代中，對所有原始數據的集合進行隨機排序，并在由任一原始數據及其之前元素構成的集合的效用函數值與所有原始數據的集合的效用函數值之間的差異小于預設閾值的情況下，將所述任一原始數據對于由所述之前元素構成的集合的效用函數值保持不變。

6.如權利要求1-5任一項所述的數據處理裝置，其中，高價值數據獲取單元通過以下處理來計算各個原始數據的數據沙普利值：基于所有原始數據的集合訓練出全集業務模型，并記錄每個原始數據在全集業務模型下的全集預測結果，在計算效用函數的每次迭代中，根據與原始數據距離較近的至少一個原始數據的全集預測結果來獲取所述原始數據的預測結果。

7.如權利要求1-6任一項所述的數據處理裝置，其中，所述原始數據包括在當前時刻之前發生的至少一期歷史數據，并且，預估單元基于獲取的高價值數據來針對與當前時刻對應的預測數據進行下一時期的業務預測。

8.如權利要求1-7任一項所述的數據處理裝置，其中，高價值數據獲取單元根據業務人群、業務邏輯、外界環境、時間變化中的至少一個來調整與業務收益相關聯的效用函數。

9.如權利要求1-8任一項所述的數據處理裝置，還包括：

價值展示單元，用于基于獲取的高價值數據構建圖形化展示界面，以向用戶解釋業務模型。

10.一種基于數據價值的數據處理方法，包括：

從原始數據中獲取至少一部分高價值數據；以及

基于獲取的高價值數據來進行業務預測；

其中，根據與業務收益相關聯的效用函數來計算各個原始數據的價值，并基于計算結果來獲取所述至少一部分高價值數據。