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一种中标概率的预测方法、装置、电子设备及存储介质
摘要文本
本发明公开了一种中标概率的预测方法、装置、电子设备及存储介质。涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取目标用户的当前投标信息，并对当前投标信息进行分类，确定若干个数据集，其中，位于同一个数据集的投标信息的类型相同；根据若干个数据集，确定监督模型，其中，监督模型包括按照预设顺序连接的至少两个基模型，监督模型为利用深度强化学习方法、以优化中标概率的准确性为指标训练得到的模型；将当前投标信息输入至监督模型中，预测目标用户的中标概率。本发明提供的方案能够快速、准确地预测用户的中标概率，为招投标遴选提供支持。
申请人信息
- 申请人:网麒科技(北京)有限责任公司
- 申请人地址:100080 北京市海淀区中关村南大街48号7幢三层302号
- 发明人: 网麒科技(北京)有限责任公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种中标概率的预测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311368420.0 |
| 申请日 | 2023/10/20 |
| 公告号 | CN117541366A |
| 公开日 | 2024/2/9 |
| IPC主分类号 | G06Q30/08 |
| 权利人 | 网麒科技(北京)有限责任公司 |
| 发明人 | 胡帅; 赵敏; 胡泽霖; 谭迅飞; 何湘; 戴鑫儒; 刘欢 |
| 地址 | 北京市海淀区中关村南大街48号7幢三层302号 |
专利主权项内容
1.一种中标概率的预测方法，其特征在于，包括：获取目标用户的当前投标信息，并对所述当前投标信息进行分类，确定若干个数据集，其中，位于同一个数据集的投标信息的类型相同；根据所述若干个数据集，确定监督模型，其中，所述监督模型包括按照预设顺序连接的至少两个基模型，所述监督模型为利用深度强化学习方法、以优化中标概率的准确性为指标训练得到的模型；将所述当前投标信息输入至所述监督模型中，预测所述目标用户的中标概率。。微信公众号马克 数据网