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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國工商銀行股份有限公司申請的專利資源獲取影響因素的權(quán)重分析方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114626747B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210331078.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/063；該發(fā)明授權(quán)資源獲取影響因素的權(quán)重分析方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)是由汪志藝;王偉權(quán);楊俊勉;夏菁設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-31向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本資源獲取影響因素的權(quán)重分析方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請涉及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，可用于金融領(lǐng)域，提供了一種資源獲取影響因素的權(quán)重分析方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。本申請能夠提高資源獲取影響因素分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。該方法包括：獲取來自多個對象在多個資源獲取影響因素下對應(yīng)的數(shù)據(jù)，作為自變量數(shù)據(jù)；基于自變量數(shù)據(jù)得到與多個影響因素評估維度下對應(yīng)的數(shù)據(jù)，作為因變量數(shù)據(jù)；根據(jù)自變量數(shù)據(jù)及因變量數(shù)據(jù)建立多元回歸分析方程；根據(jù)多元回歸分析方程利用逐步回歸法及回歸模型篩選出通過顯著性檢驗(yàn)的資源獲取影響因素組合；利用主成分回歸分析法得到資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素的權(quán)重；基于各個資源獲取影響因素的權(quán)重得到資源獲取影響因素的權(quán)重分析結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)資源獲取影響因素的權(quán)重分析方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種資源獲取影響因素的權(quán)重分析方法，其特征在于，所述方法包括：獲取來自多個預(yù)設(shè)對象在多個預(yù)設(shè)資源獲取影響因素下對應(yīng)的數(shù)據(jù)，作為自變量數(shù)據(jù)；基于所述自變量數(shù)據(jù)得到與多個預(yù)設(shè)影響因素評估維度下對應(yīng)的數(shù)據(jù)，作為因變量數(shù)據(jù)；多個所述預(yù)設(shè)影響因素評估維度由所述自變量數(shù)據(jù)中的單個或多個自變量通過多種計(jì)算方式得出；所述多種計(jì)算方式包括將多個所述自變量相加和將多個所述自變量相加并平均；根據(jù)所述自變量數(shù)據(jù)及因變量數(shù)據(jù)，建立多元回歸分析方程；根據(jù)所述多元回歸分析方程，利用逐步回歸法及回歸模型，篩選出通過顯著性檢驗(yàn)的資源獲取影響因素組合，包括：判斷所述多元回歸分析方程建立的回歸模型中是否存在明顯不顯著的自變量；若存在，則運(yùn)用逐步回歸法，剔除存在明顯不顯著的自變量，并基于剩余的自變量再次建立多元回歸分析方程，然后針對該方程的回歸模型篩選出的自變量集合進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，所述顯著性檢驗(yàn)通過則代表該方程的回歸模型中不存在明顯不顯著的自變量，所述顯著性檢驗(yàn)不通過則代表該方程的回歸模型中仍然存在明顯不顯著的自變量；若不存在，則將所述多元回歸分析方程建立的回歸模型中當(dāng)前對應(yīng)的自變量集合作為所述通過顯著性檢驗(yàn)的資源獲取影響因素組合；利用主成分回歸分析法，得到所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素的權(quán)重，包括：將所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，并利用主成分回歸分析法得到各個主成分的方差貢獻(xiàn)率；將所述各個主成分的方差貢獻(xiàn)率依次累加，得到不同數(shù)量的主成分對解釋所述資源獲取影響因素組合的解釋率；根據(jù)預(yù)設(shè)閾值選取相應(yīng)數(shù)量的主成分，并基于所選主成分，利用主成分回歸分析法，獲取所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素在所述所選主成分中對應(yīng)的成分矩陣及所選主成分的特征根；根據(jù)所述對應(yīng)的成分矩陣及所選主成分的特征根，得到所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素在所選主成分線性組合中的系數(shù)；根據(jù)所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素在所選主成分線性組合中的系數(shù)，得到所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素在綜合得分模型中的系數(shù)；根據(jù)所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素在綜合得分模型中的系數(shù)及該系數(shù)的總和，得到所述資源獲取影響因素組合之中各個資源獲取影響因素的權(quán)重；基于所述各個資源獲取影響因素的權(quán)重，得到所述資源獲取影響因素的權(quán)重分析結(jié)果。

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