公开(公告)号：CN116542760A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310446410.8

申请日：2023-04-24

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 刘依然 ,  陈子琪 ,  刘昕雨 ,  陈子怡 ,  杨青

IPC: G06Q40/03 ,  G06Q40/06 ,  G06Q10/0639 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明的目的是提供一种用于评估数据的方法和装置。所述方法包括：基于多个评估指标来对待接入的一个或多个数据源的数据价值进行评估；基于得到的评估结果，将评估效果满足预定要求的数据源进行接入，以用于后续的预测。本申请实施例具有以下优点：基于多维度指标来评估从第三方接入的数据源的数据价值，从而筛选出评估效果满足要求的数据源用于后续的预测，提升了数据价值评估的全面性和准确性；本申请实施例的方案基于已接入的数据源来预测不同客群的年化收入和年化坏账，提升了数据预测的准确性；根据本申请实施例的方案基于预测的年化收入和年化坏账来核算数据源的投资回报率，为评估数据源的价值提供了进一步的参考。

公开(公告)号：CN119862929A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411753394.8

申请日：2024-12-02

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 陈子怡

IPC: G06N3/0895 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开一种模型获取方法、装置、设备及存储介质，方法为获取第一样本数据对，第一样本数据对包括第一应用程序清单数据对；基于初始模型中编码器对第一样本数据对进行处理得到第一重构对和第一交换对及预测标签信息对；获取第二样本数据对，第二样本数据对包括第二应用程序清单数据对和对应的真实标签信息对；基于第二应用程序清单数据对、第一重构对和第一交换对生成重构损失；基于预测标签信息对和真实标签信息对生成分类损失；基于分类损失和重构损失调整初始模型的参数得到目标模型。基于有标签和无标签的样本数据共同训练得到目标模型，提高了目标模型针对无标签数据进行预测的准确性和泛化能力。

公开(公告)号：CN118710396A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410915938.X

申请日：2024-07-09

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 陈子怡 ,  林熙东 ,  杨青

IPC: G06Q40/03 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供一种风险预测模型建模方法、风险预测方法及装置，建模方法包括基于第一训练集得到候选风险预测模型；获取候选风险预测模型针对第二用户输出的第一预测值发送至第二训练平台，第二训练平台基于第一预测值以及第二用户在第二训练平台的数据训练目标第一风险预测模型；融合目标第一风险预测模型针对第三用户输出的第二预测值及候选风险预测模型针对该用户输出的第三预测值，得到目标风险预测模型。将候选风险预测模型针对用户数据输出的预测值作为一维特征对第二训练平台的模型进行训练，使第二训练平台中有更多与风险预测模型互补的数据特征入模，提高第二训练平台模型输出的预测值对风险预测模型的增益，提高风险预测模型准确性。