厦门菁萌网络科技有限公司王羽天获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门菁萌网络科技有限公司申请的专利基于机器学习的运营成本预估方法与系统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：CN119444290B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510027172.6，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于机器学习的运营成本预估方法与系统是由王羽天设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的运营成本预估方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的运营成本预估方法与系统，涉及企业运营管理技术领域，本发明的基于机器学习的运营成本预估方法采用分布式计算架构，提高了数据处理和模型训练的效率，通过将运营数据划分到多个计算节点并行处理，能够显著缩短成本预估的时间周期，使企业能够及时获取精准的成本预估结果，从而迅速响应市场变化，及时调整运营策略，并且，分布式计算架构还具备良好的可扩展性，随着企业业务的增长和数据量的增加，可方便地添加计算节点以适应新的需求，有效降低了企业的硬件升级成本和系统维护复杂度，为企业的长期发展提供了有力的技术支撑。
本发明授权基于机器学习的运营成本预估方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的运营成本预估方法，其特征在于，该方法的具体步骤为：S1、采集运营成本的原始数据，通过分布式计算技术，将原始运营数据的计算任务分配到计算节点上，所述计算节点包括中心计算节点和多个子计算节点；S2、利用数据分区策略，将不同计算节点的数据按照业务类型分割成多个数据子集，并分别存储在不同的计算节点；S3、各个计算节点加载本地存储的数据子集，根据数据子集的特征、时间序列和业务类型，二次利用数据分区策略，对数据子集进行二次划分，对划分后的数据子集进行特征提取得到特征向量，所述特征提取包括数据缺失值填充、异常值检测与修正、特征选择与降维；S4、在中心计算节点构建基于机器学习的运营成本预估模型，启动分布式训练任务，利用各个子计算节点特征提取后的特征向量对模型进行训练；S5、训练完成后，通过分布式通信协议进行节点间的信息交互，将各个子计算节点的局部梯度信息传输至中心计算节点，在中心计算节点上更新模型参数；S6、将最终的模型参数进行整合与存储，通过模型输出待预估的运营成本结果。
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