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公开(公告)号：CN108376169A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810160009.7
申请日：2018-02-26
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种用于联机分析处理的数据处理方法和装置，属于数据处理技术领域，方法包括：根据选定的分区字段，对联机分析处理系统的增量数据进行分区划分，得到多个增量数据分区；以及根据分区字段，对联机分析处理系统的存量数据进行分区划分，得到多个存量数据分区，并构建多个存量数据分区的数据索引；依据是否具有相同分区标识，建立多个增量数据分区和多个存量数据分区之间的对应关系；基于数据索引，对各个增量数据分区中的数据与对应的存量数据分区中的数据进行拼接操作和/或合并操作。本发明实施例能够在大数据量下的业务数据变动频繁时，实现对数据的快速拼接，同时减少不必要的数据拼接计算量。
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公开(公告)号：CN108491714A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810309762.8
申请日：2018-04-09
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种验证码的人机识别方法，包括：收集样本数据集，样本数据集包括一组或多组训练样本数据以及针对每组训练样本数据设定的相对应的标签，标签表示用户的属性；使用样本数据集来训练机器学习模型；采集实时用户数据；以及根据机器学习模型对实时用户数据进行预测，以确定用户的属性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109118055A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810796046.7
申请日：2018-07-19
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为评分方法及装置，属于车辆驾驶行为分析技术领域。方法包括获取样本数据，样本数据包括样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据；从样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据中分别提取特征并进行特征合并，得到样本驾驶员的特征数据；根据从业务保单数据中提取的特征获取样本驾驶员的驾驶行为评分；根据样本驾驶员的特征数据及样本驾驶员的驾驶行为评分对机器学习模型进行训练，得到驾驶行为评分模型并存储，以用于对除样本驾驶员之外的目标驾驶员的驾驶行为进行评分。本发明实施例通过机器学习对驾驶员驾驶行为进行多维度和精细化的建模，从而实现了针对不同驾驶员准确地进行驾驶行为评分。
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公开(公告)号：CN109118055B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201810796046.7
申请日：2018-07-19
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为评分方法及装置，属于车辆驾驶行为分析技术领域。方法包括获取样本数据，样本数据包括样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据；从样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据中分别提取特征并进行特征合并，得到样本驾驶员的特征数据；根据从业务保单数据中提取的特征获取样本驾驶员的驾驶行为评分；根据样本驾驶员的特征数据及样本驾驶员的驾驶行为评分对机器学习模型进行训练，得到驾驶行为评分模型并存储，以用于对除样本驾驶员之外的目标驾驶员的驾驶行为进行评分。本发明实施例通过机器学习对驾驶员驾驶行为进行多维度和精细化的建模，从而实现了针对不同驾驶员准确地进行驾驶行为评分。
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公开(公告)号：CN109697286A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811551703.8
申请日：2018-12-18
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于词向量的诊断标准化方法及装置，该方法包括：S1：获取待处理的诊断语句，对待处理的诊断语句进行分词处理，获取分词结果；S2：根据分词结果以及预构的相应模型，建立待处理的诊断语句的词向量、词信息量以及词性标注结果；S3：根据词向量、词信息量以及词性标注结果，分别计算待处理的诊断语句与标准库中相关标准诊断语句的相似度；S4：选取与待处理的诊断语句最相似的标准诊断语句作为诊断语句的标准化结果。本发明通过计算待处理的诊断语句与当前诊断最接近的标准诊断语句的语义相似度，选取与待处理的诊断语句相似度最高的标准诊断语句作为标准化结果，以及定期对相应模型进行更新，提高诊断标准化的正确率。
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公开(公告)号：CN108763573A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810574436.X
申请日：2018-06-06
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的OLAP引擎路由方法及系统，所述方法包括：对SQL语句的特征提取，利用机器学习的方法选择执行引擎，对于从SQL语句中提取出来的特征组成的样本，若样本集中不包含，则建立离线任务，资源充足时以不同的执行引擎执行离线任务，比较不同执行引擎的性能，性能最佳的引擎作为该样本的类标签，再以新的样本集重新训练模型。本发明通过机器学习的方法，以增量的方式训练SQL查询执行引擎选择的分类模型，该方法能够实现对OLAP引擎路由的准确，有效，动态的调整及选择。
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公开(公告)号：CN108376371A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810105304.2
申请日：2018-02-02
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于社交网络的互联网保险营销方法和系统，包括：根据保险相关数据，分别构建经纪人社交网络图和经纪人分享产品网络图，对多个第一子图分别进行社区划分，得到多个第一社区结构，以及对多个第二子图分别进行社区划分，得到多个第二社区结构；计算多个第一子图和多个第一社区结构各自的节点网络指标，以及计算多个第二子图和多个第二社区结构各自的KPI指标；对多个节点网络指标和多个KPI指标进行分析，并基于分析结果，对互联网保险进行营销。本发明实施例能够有效地进行互联网保险产品的营销，提高互联网保险营销成功的几率，同时满足网络消费者的购买需求。
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