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申请/专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司

摘要：本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种基于机器学习的设备维保单位评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，包括：获取目标维保单位针对目标设备的维保数据，根据维保数据中包括的维保单位数据构建企业特征画像，根据维保数据中包括的设备数据构建设备特征画像；接着，基于经过机器学习得到的维保单位评估模型的特征向量提取层对该企业特征画像和设备特征画像进行处理，得到目标特征向量，再通过维保单位评估模型的预设分类器对目标特征向量进行处理，得到分类概率；之后，根据该分类概率，确定目标维保单位对应的评分信息。本申请实施例能够使得维保单位的工作能力能够通过该评分信息被有效地量化评估，从而便于对维保单位进行监管。

主权项：1.一种基于机器学习的设备维保单位评估方法，其特征在于，包括：获取目标维保单位针对目标设备的维保数据，所述维保数据包括所述目标维保单位对应的维保单位数据、所述目标设备对应的设备数据、所述目标维保单位的维保从业人员数据、所述目标设备的使用单位对应的使用单位数据和所述目标设备的使用环境数据；根据所述维保单位数据，构建所述目标维保单位对应的企业特征画像；根据所述设备数据，构建所述目标设备对应的设备特征画像；根据所述维保从业人员数据，构建维保从业人员特征画像；根据所述使用单位数据，构建使用单位特征画像；根据所述使用环境数据，构建环境特征画像；基于维保单位评估模型的特征向量提取层对所述企业特征画像、所述设备特征画像、所述维保从业人员特征画像、所述使用单位特征画像和所述环境特征画像进行处理，得到目标特征向量；其中，所述维保单位评估模型为提前经过机器学习得到的模型；基于所述维保单位评估模型的预设分类器对所述目标特征向量进行处理，得到分类概率；根据所述分类概率，确定所述目标维保单位对应的评分信息；在所述确定所述目标维保单位对应的评分信息之后，还包括：记录所述目标维保单位在第一预设时间段内的评分信息，得到所述目标维保单位在第一预设时间段内的第一风险变化趋势线；根据所述第一风险变化趋势线，预测所述目标维保单位在第二预设时间段内的预估风险变化趋势线；记录第二预设时间段实际的评分信息，得到第二预设时间段对应的真实的第二风险变化趋势线；计算第二预设时间段内的预估风险变化趋势线与第二风险变化趋势线的误差，根据该误差计算结果更新维保单位评估模型的参数。

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