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基于地质文化村的旅游数据分析方法及系统 

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申请/专利权人:山东省国土空间生态修复中心(山东省地质灾害防治技术指导中心、山东省土地储备中心)

摘要:本发明涉及一种基于地质文化村的旅游数据分析方法及系统,方法包括:获取地质文化村的旅游建设项目;将旅游建设项目的项目审计数据输入一审打分模型,得到一审打分模型输出的打分分数;根据打分分数获取通过一审的目标旅游建设项目;将目标旅游建设项目输入复审抽样模型,得到复审抽样模型输出待复审的旅游建设项目;对待复审的旅游建设项目进行复审。本发明实施例通过引入AI模型对地质文化村的旅游建设项目进行审计,提高了审计效率,同时通过复审抽样模型确定风险高的项目进行复审,提高了地质文化村的旅游建设项目的审计质量。

主权项:1.一种基于地质文化村的旅游数据分析方法,其特征在于,包括:获取地质文化村的旅游建设项目;将所述旅游建设项目的项目审计数据输入一审打分模型,得到所述一审打分模型输出的打分分数;所述一审打分模型是在极度随机树的基础上,通过样本项目审计数据及其对应的分数标签训练得到的;根据所述打分分数获取通过一审的目标旅游建设项目;将所述目标旅游建设项目输入复审抽样模型,得到所述复审抽样模型输出待复审的旅游建设项目;所述复审抽样模型是通过不同学习目标设置的对照组确定的;所述学习目标包括以已复审项目作为第一正样本和以审减率大于或等于设定值的已复审项目作为第二正样本;对所述待复审的旅游建设项目进行复审;其中,所述复审抽样模型是基于以下方式确定的:在基于梯度提升算法的机器学习模型LightGBM基础上,对第一训练集进行训练,得到第一抽样模型;所述第一训练集包括所述第一正样本;在所述LightGBM基础上,对第二训练集进行训练,得到第二抽样模型;所述第二训练集包括所述第二正样本;确定所述第一抽样模型和所述第二抽样模型的预测准确率,根据所述预测准确率确定所述复审抽样模型;所述一审打分模型是基于以下方式训练得到的:采集所述样本项目审计数据,对所述样本项目审计数据进行预处理;对预处理后的所述样本项目审计数据进行分层采样,得到多层所述样本项目审计数据;采用所述分数标签,对每一层所述样本项目审计数据进行标注,得到标注数据;基于所述标注数据构建的训练集,对所述极度随机树进行训练,得到所述一审打分模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 山东省国土空间生态修复中心(山东省地质灾害防治技术指导中心、山东省土地储备中心) 基于地质文化村的旅游数据分析方法及系统

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