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申请/专利权人：北京中创方维数字科技有限公司
申请日：2024-01-15
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117972406A
主分类号：G06F18/2135
分类号：G06F18/2135;G06F18/213;G06F18/22;G06F17/16;G06Q50/26;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明涉及数据降维分析技术领域，具体涉及一种基于大数据的指数体系模型构建方法，该方法首先基于不同指标对应的指数时序曲线之间的波动变化关联情况得到指标关联度，并根据指标关联度得到指标关联高维空间；在指标关联高维空间中，根据每个高维数据点在各个数据维度上的局部数据波动，以及不同数据维度之间的关联性，得到每个高维数据点的参考波动程度；并结合参考波动程度得到的自适应高斯核函数通过核主成分分析进行数据降维，得到降维效果更好且更加准确的低维指标数据，从而借助低维指标数据结合层次分析方法构建更加准确的指数体系模型。
主权项：1.一种基于大数据的指数体系模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取每个指数指标对应的指数时序曲线；根据每个指数时序曲线与其余各个指数时序曲线之间的波动变化关联情况，得到每个指数指标与其余每个指数指标之间的指标关联度；根据所述指标关联度得到每个指数指标对应的指标关联高维空间；获取所述指标关联高维空间中每个采样时刻的高维数据点；根据所述指标关联高维空间中每个高维数据点在各个数据维度上的局部数值波动情况，以及所述指标关联高维空间中各个数据维度之间的关联性，得到所述指标关联高维空间中每个高维数据点的参考波动程度；根据结合所述参考波动程度得到每个高维数据点的自适应高斯核函数；根据每个指数指标的所有高维数据点的自适应高斯核函数，结合核主成分分析方法进行数据降维，得到降维后的低维指标数据；根据所述低维指标数据结合层次分析方法构建指数体系模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京中创方维数字科技有限公司 一种基于大数据的指数体系模型构建方法
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