客户汽车增换购意向评级方法、装置、设备及存储介质与流程
技术特征:
1.客户汽车增换购意向评级方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的客户汽车增换购意向评级方法,其特征在于,所述方法还包括:
3.根据权利要求1所述的客户汽车增换购意向评级方法,其特征在于,在所述获取各个参与方的目标数据之后,所述方法还包括:
4.根据权利要求1所述的客户汽车增换购意向评级方法,其特征在于,在所述获取各个参与方的目标数据之后,所述方法还包括:
5.根据权利要求1所述的客户汽车增换购意向评级方法,其特征在于,在所述获取各个参与方的目标数据之后,所述方法还包括:
6.根据权利要求1所述的客户汽车增换购意向评级方法,其特征在于,所述根据所述第一目标数据提取第一特征,根据所述第二目标数据提取第二特征之后,所述方法还包括:
7.根据权利要求1所述的客户汽车增换购意向评级方法,其特征在于,所述方法还包括:
8.客户汽车增换购意向评级装置,其特征在于,包括获取模块、提取模块以及训练模块;
9.客户汽车增换购意向评级设备,其特征在于,所述客户汽车增换购意向评级设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条计算机指令,所述指令由所述处理器加载并执行以实现权利要求1至权利要求7任一项所述的客户汽车增换购意向评级方法中所执行的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一条计算机指令,所述指令由处理器加载并执行以实现权利要求1至权利要求7任一项所述的客户汽车增换购意向评级方法中所执行的步骤。
技术总结
本发明公开了客户汽车增换购意向评级方法、装置、设备及存储介质,涉及大数据分析及应用技术领域。具体技术方案为:首先获取各个参与方的目标数据,包括第一目标数据和第二目标数据;然后根据第一目标数据提取第一特征,根据第二目标数据提取第二特征,并将第一特征和第二特征作为共享特征;最后通过加密和纵向联邦学习,将各个参与方的数据模型进行迭代训练和模型融合,获得全局模型。本发明能够充分利用各方的数据和知识,提高模型的性能和泛化能力,使得企业能够及时了解每个客户的购买倾向和行为模式,获取客户的偏好、购买周期等关键信息,能够很好地满足客户的需求。
技术研发人员:谢鹏
受保护的技术使用者:上海众调信息科技有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/18
文档序号 :
【 40050350 】
技术研发人员:谢鹏
技术所有人:上海众调信息科技有限公司
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
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