Some content of this application is unavailable at the moment.
If this situation persist, please contact us atFeedback&Contact
1. (WO2019047790) METHOD AND SYSTEM FOR GENERATING COMBINED FEATURES OF MACHINE LEARNING SAMPLES
Latest bibliographic data on file with the International Bureau    Submit observation

Pub. No.: WO/2019/047790 International Application No.: PCT/CN2018/103603
Publication Date: 14.03.2019 International Filing Date: 31.08.2018
IPC:
G06K 9/62 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
K
RECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9
Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62
Methods or arrangements for recognition using electronic means
Applicants:
第四范式(北京)技术有限公司 THE FOURTH PARADIGM (BEIJING) TECH CO LTD [CN/CN]; 中国北京市 海淀区上地东路35号颐泉汇大厦写字楼A座610室 Room 610, Tower A, Dragon Springs No. 35 Shangdi East Road, Haidian District Beijing 100085, CN
Inventors:
杨强 YANG, Qiang; CN
陈雨强 CHEN, Yuqiang; CN
戴文渊 DAI, Wenyuan; CN
罗远飞 LUO, Yuanfei; CN
涂威威 TU, Weiwei; CN
Agent:
北京展翼知识产权代理事务所(特殊普通合伙) ZYX INTELLECTUAL PROPERTY LAW FIRM; 中国北京市 海淀区中关村东路18号财智国际大厦B-1503 B-1503, Caizhi International Building No. 18 Zhongguancun Road, Haidian District Beijing 100083, CN
Priority Data:
201710803930.408.09.2017CN
Title (EN) METHOD AND SYSTEM FOR GENERATING COMBINED FEATURES OF MACHINE LEARNING SAMPLES
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE GÉNÉRATION DE CARACTÉRISTIQUES COMBINÉES D'ÉCHANTILLONS D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
(ZH) 生成机器学习样本的组合特征的方法及系统
Abstract:
(EN) A method and a system for generating combined features of machine learning samples are provided. Said method comprises: acquiring a historical data record, the historical data record including a plurality of pieces of attribute information; iteratively performing, according to a search strategy, feature combination of at least one feature generated on the basis of the plurality of pieces of attribute information, so as to generate candidate combined features, and selecting target combined features as combined features of machine learning samples, for each iteration, pre-ranking, according to importance, the candidate combined features in the candidate combined feature set; filtering a part of the candidate combined features according to the pre-ranking result, so as to form a candidate combined feature pool; re-ranking, according to importance, the candidate combined features in the candidate combined feature pool; and selecting, according to the re-ranking result, at least one candidate combined feature, having a relatively high importance, as a target combined feature.
(FR) L'invention concerne un procédé et un système de génération de caractéristiques combinées d'échantillons d'apprentissage automatique. Ledit procédé comporte les étapes consistant à: acquérir un enregistrement de données historiques, l'enregistrement de données historiques comprenant une pluralité d'éléments d'informations d'attributs; effectuer de manière itérative, selon une stratégie de recherche, une combinaison de caractéristiques d'au moins une caractéristique générée sur la base de la pluralité d'éléments d'informations d'attributs, de façon à générer des caractéristiques combinées candidates, et sélectionner des caractéristiques combinées cibles en tant que caractéristiques combinées d'échantillons d'apprentissage automatique, pour chaque itération, pré-classer, selon l'importance, les caractéristiques combinées candidates dans l'ensemble de caractéristiques combinées candidates; filtrer une partie des caractéristiques combinées candidates selon le résultat de pré-classement, de façon à former un groupement de caractéristiques combinées candidates; reclasser, selon l'importance, les caractéristiques combinées candidates du groupement de caractéristiques combinées candidates; et sélectionner, selon le résultat de reclassement, au moins une caractéristique combinée candidate, présentant une importance relativement élevée, en tant que caractéristique combinée cible.
(ZH) 提供了一种生成机器学习样本的组合特征的方法及系统。所述方法包括:获取历史数据记录,其中,历史数据记录包括多个属性信息;按照搜索策略,在基于多个属性信息生成的至少一个特征之间迭代地进行特征组合以生成候选组合特征,并选择目标组合特征以作为机器学习样本的组合特征,其中,针对每一轮迭代,对候选组合特征集合中的各个候选组合特征进行重要性的预排序;根据预排序结果筛选出一部分候选组合特征以组成候选组合特征池;对候选组合特征池中的各个候选组合特征进行重要性的再排序;根据再排序结果选择重要性较高的至少一个候选组合特征作为目标组合特征。
front page image
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Office (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)