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龙图腾网恭喜中国平安人寿保险股份有限公司申请的专利基于因子分解机和偏序关系的数据预测方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114511099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210149037.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于因子分解机和偏序关系的数据预测方法、装置及设备是由杜宇衡设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因子分解机和偏序关系的数据预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能，提供了基于因子分解机和偏序关系的数据预测方法、装置、设备及介质，是先获取待预测数据及其对应的一阶特征集和二阶特征集，然后获取二阶特征偏序关系提取策略，根据其获取二阶特征集对应的二阶特征偏序关系提取结果，之后将一阶特征集中各一阶特征及对应的一阶特征权重值进行加权求和得到一阶特征结果，最后将全局偏置值、一阶特征结果和二阶特征偏序关系提取结果求和得到与待预测数据对应的预测结果，将预测结果发送至用户端。实现了在传统因子分解机的基础上，增加偏序关系的特征交叉项，可以自动获取特征之间的偏序关系，增强模型表达能力，而且所得到的预测结果更加准确。

本发明授权基于因子分解机和偏序关系的数据预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于因子分解机和偏序关系的数据预测方法，其特征在于，包括：响应于数据上传指令，获取与所述数据上传指令对应的待预测数据；获取所述待预测数据的一阶特征集和二阶特征集；获取预设的二阶特征偏序关系提取策略，根据所述二阶特征偏序关系提取策略获取所述二阶特征集对应的二阶特征偏序关系提取结果；获取所述一阶特征集中各一阶特征的一阶特征权重值，将所述一阶特征集中各一阶特征及对应的一阶特征权重值进行加权求和得到一阶特征结果；以及获取预先设置的全局偏置值，将所述全局偏置值、所述一阶特征结果和所述二阶特征偏序关系提取结果求和得到与所述待预测数据对应的预测结果，将所述预测结果发送至用户端；所述获取所述待预测数据的一阶特征集和二阶特征集，包括：获取预先训练的因子分解机，通过所述因子分解机对所述待预测数据进行因子分解，得到一阶特征集和二阶特征集；所述通过所述因子分解机对所述待预测数据进行因子分解，得到一阶特征集和二阶特征集，包括：获取所述待预测数据中包括的特征值集，将所述特征值集中的每一特征值根据预设的转换策略转换成对应的嵌入向量，由各特征值对应的嵌入向量组成输入向量输入至所述因子分解机进行运算，得到一阶特征集和二阶特征集；所述根据所述二阶特征偏序关系提取策略获取所述二阶特征集对应的二阶特征偏序关系提取结果，包括：获取所述二阶特征集中的第i对二阶特征；其中，i的初始取值为1且i的取值范围是[1,M],M表示所述二阶特征集中二阶特征的总对数；获取第i对二阶特征的第一特征以作为第i对第一主体特征，及获取第i对二阶特征的第二特征以作为第i对第一从属特征；获取所述第i对第一主体特征和所述第i对第一从属特征之间的内积作为第i对第一隐向量；根据所述第i对第一主体特征、所述第i对第一从属特征、所述第i对第一隐向量及所述二阶特征偏序关系提取策获取第i对二阶特征的第i对第一提取结果；其中，所述第i对第一提取结果表示为表示第i对二阶特征中以xi1为主体特征并以xj1为从属特征，ui1,vj1表示的内积，且j1＝i1+1；获取第i对二阶特征的第二特征以作为第i对第二主体特征，及获取第i对二阶特征的第一特征以作为第i对第二从属特征；获取所述第i对第二主体特征和所述第i对第二从属特征之间的内积作为第i对第二隐向量；根据所述第i对第二主体特征、所述第i对第二从属特征、所述第i对第二隐向量及所述二阶特征偏序关系提取策获取第i对第二提取结果；其中，所述第i对第二提取结果表示为表第i对二阶特征中以xj2为主体特征并以xi2为从属特征，vj2,vi2表示的内积，且i2＝j2+1，xj2与xj1表示第i对二阶特征中的同一特征，xi1与xi2表示第i对二阶特征中的同一特征；由所述第i对第一提取结果和所述第i对第二提取结果组成第i对二阶特征偏序关系提取结果；将i的取值自增1以更新i的取值；若确定i未超出M，返回执行所述获取所述二阶特征集中的第i对二阶特征的步骤；若确定i超出M，获取第1对二阶特征偏序关系提取结果至第M对二阶特征偏序关系提取结果组成二阶特征偏序关系提取结果；所述转换策略中包括数值类型特征转换子策略、类别类型特征转换子策略和文本类型特征转换子策略；其中，所述数值类型特征转换子策略用于将数值类型特征转换成特征向量；所述类别类型特征转换子策略用于将类别类型特征转换成特征向量；所述文本类型特征转换子策略用于将文本类型特征转换成特征向量。

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