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1. (WO2019062697) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'ATTRIBUTION DE RESSOURCES VIRTUELLES, D'ÉTABLISSEMENT DE MODÈLE ET DE PRÉDICTION DE DONNÉES
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N° de publication : WO/2019/062697 N° de la demande internationale : PCT/CN2018/107261
Date de publication : 04.04.2019 Date de dépôt international : 25.09.2018
CIB :
G06Q 40/02 (2012.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
Q
SYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
40
Finance; Assurance; Stratégies fiscales; Traitement des impôts sur les sociétés ou sur le revenu
02
Opérations bancaires, p.ex. calcul d'intérêts, autorisations de crédit, hypothèques, banque à domicile ou banque en ligne
Déposants :
周俊 ZHOU, Jun [CN/CN]; CN (US)
李小龙 LI, Xiaolong [US/CN]; CN (US)
阿里巴巴集团控股有限公司 ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED; 开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱 Fourth Floor, One Capital Place, P.O. Box 847, George Town, Grand Cayman, KY
Inventeurs :
周俊 ZHOU, Jun; CN
李小龙 LI, Xiaolong; CN
Mandataire :
北京国昊天诚知识产权代理有限公司 CO-HORIZON INTELLECTUAL PROPERTY INC.; 中国北京市 朝阳区小关北里甲2号渔阳置业大厦B座605 Suite 605, B Block, Yuyang Zhiye Building, No. A2 Xiaoguanbeili, Chaoyang District Beijing 100029, CN
Données relatives à la priorité :
201710890033.127.09.2017CN
Titre (EN) METHOD AND DEVICE FOR VIRTUAL RESOURCE ALLOCATION, MODEL ESTABLISHMENT AND DATA PREDICTION
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'ATTRIBUTION DE RESSOURCES VIRTUELLES, D'ÉTABLISSEMENT DE MODÈLE ET DE PRÉDICTION DE DONNÉES
(ZH) 虚拟资源分配、模型建立、数据预测方法及装置
Abrégé :
(EN) Disclosed is a virtual resource allocation method, comprising: receiving evaluation results for a plurality of users which are uploaded by multiple data providers, wherein the evaluation results are obtained after the data providers evaluate users respectively on the basis of evaluation models thereof; constructing a plurality of training samples by using the evaluation results uploaded by the data providers as training data, each training sample comprising the evaluation results for the same user from each data provider, wherein the training sample is labeled according to the actual execution situation of the user for a service; training a model on the basis of the plurality of training samples and the label of each training sample, and allocating virtual resources for each data provider on the basis of the contribution level of each data provider by using the coefficient of each variable in the trained models as the contribution level of each data provider.
(FR) L'invention concerne un procédé d'attribution de ressources virtuelles, comprenant les étapes consistant : à recevoir des résultats d'évaluation pour une pluralité d'utilisateurs qui sont téléchargés en amont par de multiples fournisseurs de données, les résultats d'évaluation étant obtenus après que les fournisseurs de données évaluent respectivement des utilisateurs sur la base de modèles d'évaluation de ces derniers ; à construire une pluralité d'échantillons d'apprentissage en utilisant les résultats d'évaluation téléchargés par les fournisseurs de données en tant que données d'apprentissage, chaque échantillon d'apprentissage comprenant les résultats d'évaluation pour le même utilisateur à partir de chaque fournisseur de données, l'échantillon d'apprentissage étant marqué selon la situation d'exécution réelle de l'utilisateur pour un service ; à entraîner un modèle sur la base de la pluralité d'échantillons d'apprentissage et de l'étiquette de chaque échantillon d'apprentissage, et à attribuer des ressources virtuelles pour chaque fournisseur de données sur la base du niveau de contribution de chaque fournisseur de données en utilisant le coefficient de chaque variable dans les modèles entraînés en tant que niveau de contribution de chaque fournisseur de données.
(ZH) 公开一种虚拟资源分配方法,包括:接收多个数据提供方上传的若干用户的评估结果;其中,所述评估结果为各数据提供方基于自己的评估模型对用户分别进行评估后得到;将各数据提供方上传的评估结果作为训练数据,构建出若干训练样本,每一条训练样本包含同一个用户在所述各数据提供方的评估结果;其中,所述训练样本根据用户对业务的实际执行情况被标定了标签;基于所述若干训练样本以及各个训练样本的标签对模型进行训练,将训练好的模型中的各变量的系数作为各数据提供方贡献度,基于各数据提供方的贡献度为各数据提供方分配虚拟资源。
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États désignés : 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
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (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)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)