基于机器学习对关联规则进行评估的方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110980623.X
IPC分类号：G06F16/33;G06F16/335;G06F16/35;G06F40/126;G06F40/194;G06N20/00
申请日期：
2021-08-25
申请人：
平安科技（深圳）有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于机器学习对关联规则进行评估的方法及装置
申请号	CN202110980623.X	申请日期	2021-08-25
法律状态	公开	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-11-16	公开/公告号	CN113656558A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/33	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;3;;;G;0;6;F;1;6;/;3;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;4;0;/;1;2;6;;;G;0;6;F;4;0;/;1;9;4;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	平安科技（深圳）有限公司	申请人地址	广东省深圳市福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	平安科技（深圳）有限公司	当前权利人	平安科技（深圳）有限公司
发明人	蒋雪涵
代理机构	北京中强智尚知识产权代理有限公司	代理人	贾依娇

摘要

本发明涉及人工智能技术领域，揭露一种基于机器学习对关联规则进行评估的方法，包括：使用项目共现条件从项目集合中挖掘关联规则，关联规则包括前件和后件，项目共现条件为前件与后件中项目同时出现；利用预先训练的文本信息编码器和前件预测机对收集的项目文本信息进行特征提取，得到项目文本信息的编码向量表示，文本信息编码器用于对关联规则中后件是否出现进行预测，前件预测机用于对关联规则中前件是否出现进行预测；响应于关联规则的评估指令，根据项目文本信息的编码向量表示对每条关联规则进行评估，得到反映关联规则中前件和后件之间因果关系的评估结果。本发明能够针对关联规则进行因果关系评估，提高关联规则的可解释性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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