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申请/专利权人：中国农业银行股份有限公司

摘要：本申请公开了一种事件的定级方法及装置，该方法包括：获得目标事件的定级要素信息；定级要素信息包括信息系统类别信息、业务时段信息、系统恢复能力信息和事件影响信息；根据定级要素信息和预先训练好的决策树模型，对目标事件进行评级；决策树模型采用的算法为分类与回归树算法；决策树模型为根据训练样本训练获得的；训练样本包括事件集合、事件集合中的事件的定级要素信息和事件集合中的事件的实际定级信息。由此可知，本申请提供的方法根据目标事件的定级要素信息和预先训练好的决策树模型对目标事件进行评级，提高了对于事件进行定级的效率。且由于本申请获得的定级结果为通过决策树模型获得定级结果，使得定级结果的客观性和准确性更高。

主权项：1.一种事件的定级方法，其特征在于，所述方法包括：获得目标事件的定级要素信息；所述定级要素信息包括信息系统类别信息、业务时段信息和事件影响信息；根据所述定级要素信息和预先训练好的决策树模型，对所述目标事件进行评级；所述决策树模型采用的算法为分类与回归树算法；所述决策树模型为根据训练样本训练获得的；所述训练样本包括事件集合、所述事件集合中的事件的定级要素信息和所述事件集合中的事件的实际定级信息；其中，所述信息系统类别信息包括：核心系统、重要系统、一般系统或其他系统；所述业务时段信息包括：主要业务时间段和非主要业务时间段；所述事件影响信息包括：事件影响程度、事件影响范围和事件影响时长；所述事件影响程度根据事件所造成的损失确定；所述事件影响范围包括：事件影响的机构范围；所述事件影响时长包括：事件影响的持续时长；所述定级要素信息还包括：系统恢复能力信息；当获得目标事件的定级要素信息后，所述方法还包括：对所述定级要素信息进行预处理，包括：获取历史事件数据，增加模拟生成的事件数据样本，模拟生成的事件数据，将所有事件分为训练集和测试集两部分，所述训练集和所述测试集互不交叉，对训练集和测试集数据进行预处理，提取出每起事件预设特征的特征值，形成每起事件的特征点集，该特征点集中的各特征值按照预定顺序排列，按照既定的事件要素量化取值规则，对每起事件的要素和定级结果进行量化，获取每起目标事件的要素信息。

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权利要求：

百度查询： 中国农业银行股份有限公司 一种事件的定级方法及装置