申请/专利权人：同济大学

申请日：2023-02-28

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN116167794A

主分类号：G06Q30/0207

分类号：G06Q30/0207;G06F18/2431;G06F18/2135;G06F18/21

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.13#实质审查的生效;2023.05.26#公开

摘要：本发明涉及一种基于集成学习和可视化对比的优惠券使用情况预测装置，包括：数据认识模块，用于获取消费行为数据以及对应的优惠券数据，构建初始数据集，并通过可视化图表从消费者、商家、优惠券、时间和距离维度展示初始数据集中的数据分布规律；特征热图模块，用于从初始数据集中进行特征提取，并通过热图可视化展示特征间的相关系数；模型预测模块，用于通过多个集成学习算法，分别对从初始数据集中提取的特征进行分析预测，得到优惠券的使用情况预测结果。与现有技术相比，本发明整合了三种集成学习模型，便于对比不同模型的效果；从五个维度对初始数据进行大量的可视化工作，方便用户直觉了解该预测工作的具体实施过程和发现基本规律。

主权项：1.一种基于集成学习和可视化对比的优惠券使用情况预测装置，其特征在于，包括：数据认识模块，用于获取消费行为数据以及对应的优惠券数据，构建初始数据集，并通过可视化图表从消费者、商家、优惠券、时间和距离维度展示初始数据集中的数据分布规律；特征热图模块，用于从所述初始数据集中进行特征提取，并通过热图可视化展示特征间的相关系数；模型预测模块，用于通过多个集成学习算法，分别对从所述初始数据集中提取的特征进行分析预测，得到优惠券的使用情况预测结果；并分别可视化展示各个集成学习算法的预测准确率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 同济大学 基于集成学习和可视化对比的优惠券使用情况预测装置

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD