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【发明公布】基于长短锚模型的积分入学排名预测处理方法及装置_厦门畅享信息技术有限公司_202311819086.6 

申请/专利权人:厦门畅享信息技术有限公司

申请日:2023-12-27

公开(公告)日:2024-04-12

公开(公告)号:CN117876169A

主分类号:G06Q50/20

分类号:G06Q50/20;G06Q10/0639

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要:本发明涉及数据预测技术领域,提供一种基于长短锚模型的积分入学排名预测处理方法及装置,包括:获取划片学校的学位信息以及生源信息的历史数据集合及积分入学排名信息的历史数据合集,形成第一数据集和第二数据集;获取预测人入学信息,并累计所述预测人入学信息形成预测人数据库,实时更新当年预测人数;若当年预测人数少于生源预设值,使用第一模型;若当年预测人数大于等于生源预设值时,使用第二模型,计算第二排名;随着所述当年预测人数的增加对所述第二排名进行更新。构建第一模型和第二模型两种不同的模型对不同的数据类型进行排名预测,使得当年预测人数较少也可以得到预测结果。

主权项:1.一种基于长短锚模型的积分入学排名预测处理方法,其特征在于,包括:S100、获取划片学校的学位信息以及生源信息的历史数据集合,形成第一数据集;获取积分入学排名信息的历史数据合集,形成第二数据集;S200、获取预测人入学信息,并累计所述预测人入学信息形成预测人数据库,实时更新当年预测人数;S300、若当年预测人数少于生源预设值,使用第一模型,将所述预测人入学信息与第一数据集和第二数据集输入第一模型计算第一排名,以得到所述第一排名结果;S400、若当年预测人数大于等于生源预设值,使用第二模型,将所述预测人入学信息与第一数据集和第二数据集输入第二模型计算第二排名,以得到所述第二排名结果,同时随着所述当年预测人数的增加对所述第二排名进行更新;所述第二模型包括长锚模型和短锚模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 厦门畅享信息技术有限公司 基于长短锚模型的积分入学排名预测处理方法及装置

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